Zestawy rozmówBlog

Twoja wymarzona praca? Lets Git IT.
Interaktywna platforma przygotowująca do rozmów technicznych dla nowoczesnych programistów.

XGitHub

Platforma

  • Kategorie

Zasoby

  • Blog
  • O aplikacji
  • FAQ
  • Sugestie

Prawne

  • Polityka prywatności
  • Regulamin

© 2026 LetsGit.IT. Wszelkie prawa zastrzeżone.

LetsGit.IT/Kategorie/Algorytmy
Algorytmymedium

Co to jest memoization i kiedy pomaga?

Tagi
#memoization#dynamic-programming#cache
Wróć do kategoriiPrzejdź do quizu

Odpowiedź

Memoization to cache’owanie wyników funkcji dla danych wejść, żeby kolejne wywołania brały wynik z pamięci. Pomaga przy nachodzących na siebie podproblemach (typowo w DP), gdy te same stany liczone są wiele razy.

function fib(n: number, memo = new Map<number, number>()): number {
  if (n <= 1) return n;
  const cached = memo.get(n);
  if (cached !== undefined) return cached;

  const value = fib(n - 1, memo) + fib(n - 2, memo);
  memo.set(n, value);
  return value;
}

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

  • Kontekst (tagi): memoization, dynamic-programming, cache
  • Złożoność: porównaj typowe operacje (średnio vs najgorzej).
  • Inwarianty: co musi być zawsze prawdą, żeby struktura/algorytm działał poprawnie.
  • Kiedy wybór jest zły: objawy w produkcji (latencja, GC, cache misses).
  • Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
  • Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
  • Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Poniżej dodatkowy przykład (bazuje na tym, co już jest w odpowiedzi):

function fib(n: number, memo = new Map<number, number>()): number {
  if (n <= 1) return n;
  const cached = memo.get(n);
  if (cached !== undefined) return cached;

  const value = fib(n - 1, memo) + fib(n - 2, memo);
  memo.set(n, value);
  return value;
}

Typowe pułapki

  • Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
  • Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
  • Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

  • Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?

Powiązane pytania

Algorytmy
Co liczy algorytm Floyda–Warshalla i jaka jest jego złożoność?
#graphs#shortest-path#floyd-warshall
Algorytmy
DP top-down vs bottom-up — jaka jest różnica?
#dynamic-programming#memoization#tabulation
Algorytmy
Jaki problem rozwiązuje algorytm Kadane’a?
#kadane#dynamic-programming
  • Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
  • Jak byś przetestował(a) edge-case’y?
  • #array
    Algorytmy
    Algorytm zachłanny vs programowanie dynamiczne — kluczowa różnica?
    #greedy#dynamic-programming#optimization
    Algorytmy
    Co to jest programowanie dynamiczne?
    #dynamic-programming#optimization#memoization
    Next.js
    Pobieranie danych w App Router: co zmieniają `cache: 'no-store'` i `revalidate`?
    #nextjs#fetch#cache