Receber por email
← Voltar para o catálogo

algo-intro-memoization

DP de cima para baixo com memoização: armazena em cache subproblemas recursivos para uma aceleração de exponencial para linear, utilizando o atalho @lru_cache.

3estrelas
Atualizado há 6 meses

Ver no GitHub ↗

Como adicionar

/plugin marketplace add Pavel-Kravchenko/Bioinformatics

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

Mostra que sua skill está catalogada na Skillteca, gera backlink e tráfego rastreável.

[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/algo-intro-memoization/svg)](https://www.skillteca.com.br/skills/algo-intro-memoization)
#ai

Skills relacionadas

Ver todas de DevOps e Infra →

Alerta por categoria

Receba novas skills de DevOps e Infra toda segunda

1 email curto, só com as skills novas de DevOps e Infra. 4 minutos de leitura, sem spam, cancela com 1 clique.

Você confirma o email no primeiro envio. Sem spam. Cancela com 1 clique.

Ler descrição completa

Memoization (Top-Down DP)

Core Idea

Memoization caches results of overlapping subproblems. Pure recursion on Fibonacci is O(2^n); with memoization it becomes O(n) time, O(n) space.

DP Applicability Checklist

  1. Recursive substructure (recurrence relation exists)
  2. Overlapping subproblems (same subproblem solved multiple times)
  3. Base cases defined

Manual Memoization

def fib_memoized(n, memo=None):
    if memo is None:
        memo = {}
    if n <= 1:
        return n

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
Compartilhar X LinkedIn