Rekurencja vs Iteracja

Quiz sprawdza rozumienie różnic między rekurencją a iteracją w Pythonie oraz konsekwencje stosu wywołań, optymalizacji tail call i technik takich jak memoization czy jawny stos. Pytania odnoszą się do przykładów kodu i pułapek opisanych w tekście.

Ten quiz zawiera 15 pytań i wymaga włączonego JavaScript do interaktywnego rozwiązywania.

Przeglądaj quizy

Pytanie 1 z 15

Rekurencja vs Iteracja

Autor: admin

10 wyświetleń 0 ukończeń 15 pytań

Rozwiąż quiz

Twoje imię

Rozwiąż quiz

1 Jak dokument definiuje rekurencję?

A opieranie algorytmu na iteracyjnym przetwarzaniu bez wywołań rekurencyjnych B zastąpienie pętli rekurencyjnym algorytmem działającym szybciej C wywołanie tej samej funkcji dla mniejszego przypadku D używanie globalnego stanu do sterowania pętlami zamiast argumentów funkcji

2 Co dokument podkreśla jako kluczowe w rozmowie rekrutacyjnej dotyczącej rekurencji?

A wskazanie przypadku bazowego i warunku zakończenia pętli B używanie memoization zawsze jako domyślnej techniki przy rekurencji C łączenie tail call optimization z każdą rekurencją aby zmniejszyć pamięć stosu D opisywanie wszystkich lokalnych zmiennych jako globalnych, aby uniknąć błędów

3 Co tworzy każde wywołanie rekurencyjne w Pythonie według dokumentu?

A nowy wątek wykonawczy z oddzielnym sterowaniem pamięcią i własnymi globalnymi zmiennymi B tylko kopię argumentów bez żadnych informacji o miejscu powrotu, co zmniejsza pamięć C nową ramkę na stosie wywołań przechowującą lokalne zmienne, argumenty i miejsce powrotu D kod bajtowy, który jest dopiero później interpretowany przez CPythona

4 Jaki typ zwraca sys.getrecursionlimit() w przykładzie?

A tuple zawierający minimalny i maksymalny limit rekurencji B int C float przedstawiający przybliżoną głębokość stosu D str opisujący limit w czytelnym formacie

5 Jak dokument opisuje rolę sys.getrecursionlimit() w Pythonie?

A precyzyjny wskaźnik pamięci, który gwarantuje, że każde wejście poniżej tej wartości jest bezpieczne i szybkie B zabezpieczenie przed przepełnieniem stosu C, a nie obietnica, że głęboka rekurencja jest dobrym stylem C sugerowany limit do używania w produkcyjnych aplikacjach jako standard najlepszej praktyki D automatyczny mechanizm optymalizacji tail call, który redukuje ramki dla ostatnich wywołań

6 Co oznacza tail call w kontekście artykułu?

A sytuacja, w której funkcja wywołuje samą siebie przed wykonaniem jakiejkolwiek innej operacji B wywołanie funkcji, które zawsze zwraca None i dlatego nie używa stosu C specjalna forma iteracji, gdzie pętla jest zamieniona na rekurencję z dodatkowymi zmiennymi globalnymi D ostatnia operacja funkcji jest wywołaniem innej funkcji

7 Jak Python odnosi się do optymalizacji tail call według dokumentu?

A Python zastępuje tail calls pętlami w czasie kompilacji bajt-kodu B Python automatycznie optymalizuje tail call tylko dla funkcji bez argumentów C Python celowo nie implementuje optymalizacji tail call D Python udostępnia konfigurację w interpreterze, która włącza optymalizację tail call dla CPythona

8 Co napisał Guido van Rossum na temat Tail Recursion Elimination?

A że TRE jest konieczne, by zachować czytelne tracebacki i przewidywalną semantykę B że TRE zostanie wprowadzone w Pythonie 3.0 jako domyślne zachowanie C że TRE jest sprzeczne z ideą rekurencji i należy go unikać D „I don't want TRE in the language"

9 W przykładach silni, jaka jest praktyczna zaleta wersji iteracyjnej wg dokumentu?

A nie zużywa dodatkowych ramek stosu, łatwiej obsługuje duże n i nie wymaga myślenia o limicie rekurencji B zawsze zużywa mniej pamięci niż wersja rekurencyjna nawet dla małych n dzięki optymalizacji CPythona C jest zawsze asymptotycznie szybsza w czasie od rekurencyjnej wersji i używa mniej operacji arytmetycznych D umożliwia automatyczną paralelizację obliczeń silni bez dodatkowego kodu

10 Jaki koszt czasowy ma naiwny Fibonacci opisany w dokumencie?

A czas stały O(1) dzięki zastosowaniu pamięci podręcznej funkcji bez dodatkowych wywołań B czas logarytmiczny O(log n) gdy używa się dzielenia i łączenia podproblemów C czas wykładniczy często upraszczany do O(2^n), precyzyjnie Θ(φ^n) D czas liniowy O(n) dzięki naturalnemu przechodzeniu po indeksach

11 Jak iteracyjna wersja Fibonacciego oszczędza pamięć zgodnie z tekstem?

A zamienia rekurencję na wzór zamknięty z użyciem wyrażeń algebraicznych, co eliminuje pamięć B trzyma tylko dwa ostatnie wyniki i używa przypisania a, b = b, a + b bez tworzenia drzewa wywołań C reprezentuje wszystkie wcześniej obliczone wartości w liście o długości n, co daje O(n) pamięci D wykorzystuje sys.getrecursionlimit() by ustalić ile ramek można stworzyć przed przepełnieniem

12 Co robi decorator @lru_cache w przykładzie memoizacji?

A wymusza używanie niemutowalnych argumentów przez funkcję i zgłasza wyjątki przy mutowalnych B usuwa potrzebę definiowania przypadków bazowych w funkcjach rekurencyjnych C automatycznie przekształca rekurencję w iterację, usuwając wszystkie wywołania rekurencyjne D dodaje pamięć podręczną do funkcji, dzięki czemu powtórne wywołanie z tym samym n zwraca gotowy wynik

13 Jak sumowanie listy rekurencyjnie z użyciem numbers[1:] wpływa na pamięć?

A numbers[1:] automatycznie optymalizuje się do iteracji na etapie kompilacji bajt-kodu B numbers[1:] powoduje, że Python używa generatorów, co daje pamięć O(1) C numbers[1:] kopiuje suffix listy w każdym wywołaniu, więc pamięć rośnie kwadratowo D numbers[1:] działa jako widok na oryginalną listę i nie zużywa dodatkowej pamięci

14 Co dokument opisuje jako właściwy wzorzec przy konwersji rekurencji na iterację?

A kompilowanie rekurencji do kodu maszynowego z użyciem inline'owania wszystkich funkcji B używanie wyłącznie globalnych zmiennych do przechowywania stanów zamiast struktur danych C jawny stack: przechowywanie w liście węzłów czekających i samodzielne decydowanie o kolejności D zastąpienie każdej funkcji rekurencyjnej wielowątkowością dla szybszego przebiegu

15 Jaki wynik zwraca dfs_iterative(tree) w przykładzie?

A ['A', 'B', 'C'] B ['A', 'C', 'B'] C ['B', 'A', 'C'] D ['C', 'B', 'A']

0 z 15 odpowiedzi

Nie odpowiedziano na 15 z 15 pytań. Wróć i uzupełnij brakujące odpowiedzi.

Często zadawane pytania

Ile pytań zawiera quiz Rekurencja vs Iteracja?

Quiz Rekurencja vs Iteracja zawiera 15 pytań testowych z możliwością wyboru jednej poprawnej odpowiedzi.

Czy quiz Rekurencja vs Iteracja jest darmowy?

Tak, wszystkie quizy na Odpytywarka.pl są całkowicie darmowe. Możesz rozwiązywać dowolną liczbę quizów bez żadnych opłat.

Jak mogę stworzyć własny quiz?

Wgraj plik PDF na stronie głównej, a nasz system AI automatycznie wygeneruje pytania testowe. Po wygenerowaniu możesz edytować treść pytań i odpowiedzi w panelu quizu.

Podobne quizy

Techniki projektowania algorytmów

Quiz sprawdza znajomość podstawowych technik projektowania algorytmów, takich...

127 15 pytań

Bosch Motronic — budowa i działanie

Quiz sprawdza znajomość budowy, odmian i zasad działania elementów systemu Bo...

29 15 pytań

Eksploatacja urządzeń elektroenergetycznych

Quiz sprawdza wiedzę z zakresu eksploatacji i bezpieczeństwa urządzeń elektro...

28 15 pytań

Levenshtein — embedding i regresja

Krótkie pytania sprawdzające zrozumienie artykułu o osadzeniu odległości Leve...

23 15 pytań

Wróć do panelu | Stwórz własny quiz