Как мы с Вами уже обсуждали в предыдущем посте, во избежание переполнения стека вызовов... — 19 мая 2026 г. в 12:22:54.960
Как мы с Вами уже обсуждали в предыдущем посте, во избежание переполнения стека вызовов при работе с рекурсивными алгоритмами, стоит использовать 2 основных подхода: мемоизацию и итеративный подход. Мемоизация: Если говорить про Python, то многие, наверное, сразу подумают, что речь пойдет о встроенных инструментах для кэширования: @lru_cache — декоратор для кеширования с LRU-стратегией cache - Python 3.9+ — упрощённая версия без ограничения размера Но нет))) Не стоит забывать, что в Python стек по умолчанию ограничен 1000 вызовами. И, к примеру, значение выражения F(3000)/F(2996), где F(n) = n * F(n-2), вы с помощью только этого декоратора не рассчитаете без сообщения об ошибке. Но, скажете Вы, мы же можем использовать setrecursionlimit()! Нужно помнить, друзья мои, что увеличение глубины рекурсии похоже на езду без ремня безопасности. Технически можно, но очень рискованно. Для задания 16 ЕГЭ увеличение лимита до 2000-3000 обычно безопасно, если требуется большая глубина - стоит применять другие подходы оптимизации. Поэтому просто рассмотреть работу этой функции можно, но делать на нее упор не стоит. Тем более, что на ЕГЭ может использоваться любой из 5 оговоренных ФИПИ языков программирования, т.е. предполагается, что решение данной задачи заключается не в использовании лайфхаков какого-то отдельно взятого языка, а общем алгоритмическом подходе. Итак, мемоизация в данных задачах представляет собой способ, где мы будем добавлять в словарь/вектор/список/массив значения уже вычисленных на предыдущих этапах элементов.