不同的记忆化策略导致运行时间差异巨大。
创始人
2025-01-08 15:30:25
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在使用记忆化优化算法时，采用不同的策略会对算法的时间复杂度产生显著影响。因此，需要根据问题的具体情况选择合适的记忆化策略来优化算法。
以斐波那契数列为例，使用递归的方式进行记忆化会导致栈溢出的问题，因此需要采用数组来实现记忆化。以下是使用数组的斐波那契数列实现代码示例：
# 采用数组来实现记忆化的斐波那契数列实现
def fib(n: int, memo: List[int]) -> int:
if n == 1 or n == 2:
return 1
# 如果已经计算过，则直接返回计算结果
if memo[n] != -1:
return memo[n]
# 将计算结果存储在数组中
memo[n] = fib(n - 1, memo) + fib(n - 2, memo)
return memo[n]
n = 10
memo = [-1] * (n + 1)
print(fib(n, memo)) # 输出结果为 55
在上述代码中，通过使用 memo 数组来存储已经计算过的斐波那契数列值，避免了重复计算，从而提高了程序的执行效率。
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