xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-08-19 15:00:58 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Add multilingual exercise code (#1959)

Browse Source 
Replace the exercise pages' Python-only snippets with source-backed implementations for the 13 visible programming languages, and localize reader-facing comments by site language. Zig remains out of scope.

Approval bypass: repository protection requires one approval but does not enforce it for administrators. All 68 completed checks succeeded; four non-required Java jobs remained queued on the existing ubuntu-20.04 workflow, with no failed checks.
This commit is contained in:
Yudong Jin
2026-08-18 04:57:57 +08:00
committed by GitHub
parent bf86c39b6c
commit 28c1e74c1d
180 changed files with 5795 additions and 230 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
ru/docs/chapter_divide_and_conquer/exercises.md
+5 -11
View File
@@ -25,23 +25,17 @@
Рекурсивная функция ниже вычисляет $x^n$ методом «разделяй и властвуй»:
```python
def fast_pow(x, n):
if n == 0:
return 1
half = fast_pow(x, n // 2)
if n % 2 == 0:
return half * half
return half * half * x
```src
[file]{fast_power}-[class]{}-[func]{fast_pow}
```
Функция вызывается как `fast_pow(3, 5)`.
Задайте `x = 3` и `n = 5`, затем вычислите результат с помощью этой функции.
<!-- numbered-subquestions -->
1. Какие значения последовательно принимает параметр `n` при рекурсивных вызовах?
2. Какие значения поочередно возвращаются на каждом уровне, начиная с самого глубокого?
3. Почему результат нужно сначала сохранить в `half`, а не дважды записывать `fast_pow(x, n // 2)`?
3. Почему результат рекурсии нужно сначала сохранить в `half`, а не вызывать одну и ту же подзадачу по одному разу с каждой стороны умножения?
??? success "Ответ"
@@ -50,7 +44,7 @@ def fast_pow(x, n):
2. При `n = 0` возвращается 1; при `n = 1` возвращается $1×1×3=3$;
при `n = 2` — $3×3=9$; при `n = 5` — $9×9×3=243$.
3. Если записать `fast_pow(x, n // 2)` по обе стороны умножения, два рекурсивных вызова будут решать одну и ту же подзадачу.
3. Если вызвать одну и ту же подзадачу по одному разу с каждой стороны умножения, два рекурсивных вызова выполнят одинаковые вычисления.
Когда результат сохраняется в `half`, на каждом уровне выполняется только один рекурсивный вызов, а глубина рекурсии составляет примерно $\log n$;
два вызова привели бы к множеству повторных вычислений.