7 
f[0] = 0;
f[1] = 1;
f[x_] := f[x-1] + f[x-2]

这个函数在 Mathematica 中运行缓慢，我需要提高速度。我必须使用函数式编程和递归。我不确定为什么它运行得这么慢，即使是最轻微的想法如何改进它也会有所帮助。

4

3 回答 3

9

编写更快的递归函数的一个好方法是让它记住以前的值。当然，这确实是以内存为代价的，但在这种情况下它会有所帮助。为了计算f[x]，你计算- 然后计算f[x-1]，你再计算；您最终会多次重新计算很多值。（原谅我的不精确！）f[x-2]f[x-1]f[x-2]

要随时随地存储东西，您可以使用以下成语：

f[x_] := ( f[x] = (* calculation of f[x] goes here *)  )

编辑：我在这台机器上没有mathematica，但我很确定这不可能计算出错误的值。

f[0] = 0;
f[1] = 1;
f[x_] := ( f[x] = f[x-1] + f[x-2] );

f[256]

就像我在下面的评论中所说的那样，如果您对 有其他定义f，您可能想先用Clear[f].

感谢 rcollyer：小心$RecursionLimit！它默认为 256。（当然，这是有充分理由的。真正的深度递归通常是个坏主意。）

于 2010-11-09T03:14:40.783 回答
3

杰弗罗米是对的。看看维基百科上的记忆。他们使用阶乘的例子以及如何通过记忆化来加速它。

于 2010-11-09T03:20:13.610 回答
2

记忆 是编写更快的递归函数的好方法。但是，在这种情况下，有一个递归替代方案，它的运行速度比原始函数快得多，而且不需要记忆。

关键观察是看到原始定义执行了很多冗余计算。考虑如果我们计算会发生什么fib[4]：

fib[4] = fib[3] + fib[2]
  fib[3] = fib[2] + fib[1]
    fib[2] = fib[1] + fib[0]
      fib[1] = 1
      fib[0] = 1
    ∴ fib[2] = 1 + 1 = 2
    fib[1] = 1
  ∴ fib[3] = 2 + 1 = 3
  fib[2] = fib[1] + fib[0]
    fib[1] = 1
    fib[0] = 1
  ∴ fib[2] = 1 + 1 = 2
∴ fib[4] = 2 + 1 = 3

在这个过程中，fib[2]每次fib[0]计算两次，fib[1]三次计算。对于更大的计算，浪费会急剧增加——事实上是指数级的。

如果要手动计算相同的斐波那契数，可能会进行如下操作：

0: given   0
1: given   1
2: 0 + 1 = 1
3: 1 + 1 = 2
4: 1 + 2 = 3

没有多余的计算。在任何给定点，只需要考虑前两个结果。后一种方法可以递归地表示为：

fib2[0] = 0;
fib2[n_] :=
  Module[{f},
    f[n, p1_, _] := p1;
    f[x_, p1_, p2_] := f[x + 1, p1 + p2, p1];
    f[1, 1, 0]
  ]

Block[{$IterationLimit = Infinity}, fib2[100000]]

毫无疑问，这个表格不像原来的那样容易阅读。另一方面，原始函数fib[35]在我的机器上计算需要 35 秒，而修改后的函数的运行时间报告为零。此外，修改后的函数计算fib2[100000]时间为 0.281 秒，不需要任何额外的记忆存储。 fib[100000]原始功能完全超出了范围，并且记忆化的版本使 我的 Mathematica 7.01 内核崩溃了——也许记忆化的规则太多了？

请注意，默认情况下，Mathematica 将迭代一个函数不超过 4096 次。要提高该限制，您必须分配更高的值，$IterationLimit如上例所示。

当然，在 Mathematica 中，有很多非递归方法可以计算斐波那契数，包括内置Fibonacci函数。但这不是本练习的重点。

尾调用优化？

总是希望使用尾调用来表达递归函数。这允许通过简单的迭代来执行递归，而无需在堆栈上保留中间结果的开销。 fib2是尾递归的。一些语言，如 Scheme，要求尾调用优化。其他语言，如Java，可以支持它但不支持（或不会，如Python的情况）。

在 Mathematica 的情况下，尚不清楚尾调用优化的执行程度。有关这一点的进一步讨论，请参阅另一个 SO question。

于 2010-12-19T01:51:07.250 回答