Fakultät in logarithmischer Lauftzeit berechnen
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THX ... muss dazu sagen, die Formel für die Fibonacci-Zahlen habe ich schon ... jetzt muss ich nur nochmal nen Prog dazu schreiben und das in logarithmischer Zeit ... aber das mach ich erst morgen oder so ... muss mich noch ein wenig um meine HP´s kümmern und Tagesguck schauen
...war nur auf die zweite Lösung gespannt ...
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Ich machs in O(1) *gg*
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das würde dann ja nicht der Aufgabenstellung entsprechen :p
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Gregor schrieb:
Alles vorher ausrechnen und in nem Array speichern.
[...],ist das IMHO immer noch eine vollkommen legitime, richtige und natürliche Lösung. Es ist sogar die beste Lösung.Für einen Programmiere/Softwareentwickler ja, für einen Informatiker nicht. Begründung: s.o.
MfG Jester
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viel ist die repetitive form schneller:
fac(n) = facrep(n,1)
facrep(n,x) = if n > 0 then facrep(n-1, x*n) else x
Aber obs reicht, probiers mal aus!
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Wo ist die Begründung? Ich seh sie nicht.
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Jester schrieb:
Für einen Programmiere/Softwareentwickler ja, für einen Informatiker nicht. Begründung: s.o.
Doch, selbstverständlich ist das auch für einen Informatiker die beste Lösung. Es ist der effizienteste Algorithmus für den gewünschten Wertebereich. Warum sollte sich ein Informatiker mit etwas minderwertigem abfinden? Damit es "mathematischer" aussieht? ...BTW: Ich habe sogar ein Skript aus einer Informatikvorlesung, in dem genau dieses Beispiel vorkommt. Dort wird auch eindeutig gesagt, dass dies die beste Lösung.
Du scheinst dich auf den Standpunkt zu stellen, dass man so eine Art "allgemeingültige" Lösung als Informatiker finden muss. Das ist nicht richtig. Ein Informatiker ist sich durchaus darüber im klaren, dass ein Computer, als das Werkzeug, auf dem der Algorithmus irgendwann mal läuft, Beschränkungen hat. Entsprechend beachtet er diese Beschränkungen auch bei der Konstruktion von Algorithmen. Deine Sichtweise ist eher die Sichtweise eines Mathematikers.
das würde dann ja nicht der Aufgabenstellung entsprechen :p
Wie du weiter oben an der Definition der O-Notation schon gesehen hast, ist O(1) eine Teilmenge von O(log(n)). Es entspricht also durchaus der Aufgabenstellung. Wenn ein Algorithmus eine Laufzeit von O(1) hat, dann hat er auch eine Laufzeit von O(log(n)).
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Jester schrieb:
Auch Sortierung läßt sich in O(1) erledigen. Einfach alle möglichen Ordnungen als Index in die Tabelle der korrekt sortierten Mengen verwenden. Jede Funktion ist über einem endlichen Definitionsbereich O(1), aber das ist hier nicht der Punkt.
Das ist wieder die Sichtweise eines Mathematikers. Völlig an der Realität vorbei! Dein Definitionsbereich ist bei einem Sortieralgorithmus vielleicht endlich, im Regelfall hat der Definitionsbereich hier aber immer noch mehr Elemente als es Atome in unserem Universum gibt. Ich möchte mal sehen, wie du das vorspeicherst.
Dieses Beispiel ist in keinster Weise mit dem hier gegebenen Problem zu vergleichen.
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CBR-Racer schrieb:
also ihr werdet es kaum glauben ... also der Prof sprach mich heute an und fragte, ob ich die Aufgabe geschafft hätte ... ich sagte mit herabgesenktem Kopf nein ... fragte aber auch gleich wie man die Fakultät in logarithmischer Laufzeit berechne ... er schaute nur etwas verdutzt und fragte, ob er wirklich Fakultät gesagt hätte ... das wurde ihm dann von mehreren Leuten bestätigt ... er entschuldigte sich höflich ... was er eigentlich wollte war ein Algorithmus um die Fibonacci-Zahlen in logarithmischer Lauftzeit ...
Glaub ich sofort, war ja meine erste Vermutung
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Gregor schrieb:
Das ist wieder die Sichtweise eines Mathematikers.
Davon distanziere ich mich entschieden!
Der Informatiker sucht das beste allgemeine Lösungsverfahren für ein Problem... und dieses stelle Dein Vorschlage nunmal nicht dar!MfG Jester
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Jester schrieb:
Davon distanziere ich mich entschieden!
YEAH! Verteidige unsere Stellung!
