groovy fibonacchi蹦床和记忆

我正在尝试评估

10000000

的fibonacchi序列

使用basic

蹦床

看起来是这样的

def rFibonacchi
rFibonacchi = { 
    BigInteger n, prev = 0, next = 1 ->
        (n < 2) ? prev : rFibonacchi.trampoline(n - 1, prev, next + prev)
}.trampoline()

---

这是我的算法的问题吗？

您的算法不会从使用记忆中获得任何好处。引用

memonization允许缓存闭包调用的结果。如果一个函数（闭包）的计算速度很慢，这是很有趣的，但是您知道这个函数将经常使用相同的参数调用。Fibonacci套件就是一个典型的例子。简单的实现可能如下所示：

def fib
fib = { long n -> n<2?n:fib(n-1)+fib(n-2) }
assert fib(15) == 610 // slow!

缓存使用参数的实际值工作

您使用的是改进的斐波那契算法。您的更具迭代性，它从不使用相同的参数调用两次

mFibonacchi

。这会导致groovy缓存每次调用的结果，但从未实际使用此缓存，从而导致内存溢出。回忆录实际上是一个问题

您的算法相当于：

BigInteger fibonacchi(BigInteger n) {
    BigInteger prev = 0, next = 1
    for (; n > 2; n--) {
        BigInteger temp = prev
        prev = next
        next = prev + temp
    }
    return prev
}

---

你的算法不会从使用记忆中得到任何好处。引用

memonization允许缓存闭包调用的结果。如果一个函数（闭包）的计算速度很慢，这是很有趣的，但是您知道这个函数将经常使用相同的参数调用。Fibonacci套件就是一个典型的例子。简单的实现可能如下所示：

def fib
fib = { long n -> n<2?n:fib(n-1)+fib(n-2) }
assert fib(15) == 610 // slow!

缓存使用参数的实际值工作

您使用的是改进的斐波那契算法。您的更具迭代性，它从不使用相同的参数调用两次

mFibonacchi

。这会导致groovy缓存每次调用的结果，但从未实际使用此缓存，从而导致内存溢出。回忆录实际上是一个问题

您的算法相当于：

BigInteger fibonacchi(BigInteger n) {
    BigInteger prev = 0, next = 1
    for (; n > 2; n--) {
        BigInteger temp = prev
        prev = next
        next = prev + temp
    }
    return prev
}

---

那么，为了使用缓存调用，是否有可能修复它呢？是的，但是您必须切换到递归版本的计算[e.F（n）=F（n-1）+F（n-2）]，就像groovy网站上的示例和我上面的评论一样。我认为可以为fibonacchi组合蹦床和记忆。对于仅递归（尽管有StackOverflow错误），这太容易了。trampoline不允许

+

Woops。你说得对。我的错误。我删除了我的旧评论。我会想一想，但你所拥有的可能是最好的结合方式。记住你的方式的主要目的是快速地调用tFibonacchi。您可以添加注释以限制缓存的大小，但这无法达到此目的。因此，是否可以修复它以使用缓存调用？是的，但您必须切换到递归版本的计算[即F（n）=F（n-1）+F（n-2）]就像groovy网站上的例子和我上面的评论一样，我认为将蹦床和记忆结合起来是可能的。对于仅递归（尽管有StackOverflow错误），这太容易了。trampoline不允许

+

Woops。你说得对。我的错误。我删除了我的旧评论。我会想一想，但你所拥有的可能是最好的结合方式。记住你的方式的主要目的是快速地调用tFibonacchi。您可以添加注释来限制缓存的大小，但这无法达到此目的。