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过分要求2020-01-01 00:00
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一道面试题
如下：
斐波那契数列指的是类似于以下的数列：
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ....也就是，第 n 个数由数列的前两个相加而来：f(n) = f(n - 1) + f(n -2)
请你完成 fibonacci 函数，接受 n 作为参数，可以获取数列中第 n 个数，例如：
fibonacci(1) // => 1
fibonacci(2) // => 1
fibonacci(3) // => 2
...测试程序会从按顺序依次获取斐波那契数列中的数，请注意程序不要超时，也不要添加额外的全局变量。
本题来源：《JavaScript 语言精髓》
答案之一：
const fibonacci = ((memo = [0, 1]) => {
const fib = (n) => {
let result = memo[n]
if (typeof result !== "number") {
result = fib(n - 1) + fib(n - 2)
memo[n] = result
}
return result
}
return fib
})()问题：
1，这里的程序超时，指的是什么？
2，有没有大佬详细解说下这个答案？
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为②丶量身定制の娃 普通会员 1楼
记忆化是一种常用的优化技术，特别适用于处理具有重叠子问题的动态规划问题。在解决斐波那契数列问题时，如果直接使用递归方法，会存在大量的重复计算，效率极低。这时，我们可以借助记忆化技术来提高计算效率。
记忆化斐波那契函数的基本思想是：将已经计算过的斐波那契数存储起来（通常用一个数组或者字典），当下次需要计算同样的斐波那契数时，直接从存储结构中取出结果，避免了重复计算。
以下是一个Python实现的记忆化斐波那契函数示例：
```python def memoized_fib(n, memo={}): if n in memo: return memo[n] elif n <= 1: memo[n] = n else: memo[n] = memoized_fib(n-1, memo) + memoized_fib(n-2, memo) return memo[n]
测试
print(memoized_fib(30)) # 输出：832040
`` 在这个实现中，memo是一个字典，用于存储已经计算过的斐波那契数。当调用memoized_fib(n)时，首先检查n是否已经在memo中，如果在，则直接返回对应的值；如果不在，则先计算出该斐波那契数，并将其存入memo`，然后返回结果。这样，对于重复计算的子问题，我们只需要进行一次计算并保存结果即可，大大提高了计算效率。
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