Rekurencja

Czym jest rekurencja w programowaniu?

• Funkcja wywołująca samą siebie

• Pętla powtarzająca kod

• Zbiór przypadków testowych

• Wywołanie funkcji w nieskończoność

Answer explanation

Rekurencja to technika programowania, w której funkcja wywołuje samą siebie, aby rozwiązać problem. Dzięki temu można efektywnie rozwiązywać złożone zadania, dzieląc je na mniejsze podproblemy.

Który element jest kluczowy w rekurencji?

• Wywołanie funkcji z argumentami

• Zmienna globalna

• Warunek bazowy (przypadek podstawowy)

• Pętla `for`

Answer explanation

Warunek bazowy (przypadek podstawowy) jest kluczowy w rekurencji, ponieważ określa, kiedy rekurencja powinna się zakończyć. Bez niego funkcja rekurencyjna mogłaby wywoływać się w nieskończoność, prowadząc do błędów.

Co się stanie, jeśli w rekurencji nie zostanie spełniony warunek bazowy?

• Funkcja zwróci `None`

• Wystąpi błąd `StackOverflow`

• Program zatrzyma się

• Funkcja automatycznie zakończy działanie

Answer explanation

Jeśli w rekurencji nie zostanie spełniony warunek bazowy, funkcja będzie się wywoływać w nieskończoność, co prowadzi do wyczerpania stosu i wystąpienia błędu StackOverflow. To jest poprawna odpowiedź.

Który z poniższych problemów najlepiej ilustruje użycie rekurencji?

• Obliczanie sumy liczb w tablicy

• Wypisanie liczb od 1 do 10

• Rozwiązywanie problemu wież Hanoi

• Obliczanie średniej z liczb

Answer explanation

Rozwiązywanie problemu wież Hanoi najlepiej ilustruje rekurencję, ponieważ wymaga podziału na mniejsze podproblemy, gdzie każdy ruch można opisać w odniesieniu do mniejszych instancji tego samego problemu.

Jak wygląda warunek bazowy w obliczaniu silni za pomocą rekurencji?

• `if n < 0: return 1`

• `if n == 1: return 1`

• `if n == 0: return 1`

• `if n == 0: return 0`

Answer explanation

Warunek bazowy w obliczaniu silni za pomocą rekurencji to 'if n == 0: return 1'. Oznacza to, że silnia z 0 wynosi 1, co jest kluczowe dla zakończenia rekurencji.

Które z poniższych stwierdzeń o rekurencji jest prawdziwe?

• Każda rekurencja może być zastąpiona iteracją

• Rekurencja zawsze jest szybsza od iteracji

• Rekurencja zużywa mniej pamięci niż iteracja

• Rekurencja działa tylko z liczbami całkowitymi

Answer explanation

Każda rekurencja może być zastąpiona iteracją, co oznacza, że można przekształcić algorytmy rekurencyjne na iteracyjne bez utraty funkcjonalności. Pozostałe stwierdzenia są nieprawdziwe.

Które z poniższych podejść jest bardziej podatne na błędy w przypadku dużych danych?

• Iteracja

• Rekurencja

• Oba jednakowo

• Żadne z powyższych

Answer explanation

Rekurencja jest bardziej podatna na błędy w przypadku dużych danych, ponieważ może prowadzić do przekroczenia limitu stosu (stack overflow) oraz zwiększonego zużycia pamięci. Iteracja jest bardziej efektywna w takich sytuacjach.

Jakiego rodzaju struktura danych jest wykorzystywana do zarządzania rekurencją?

• Kolejka

• Lista

• Stos

• Drzewo

Answer explanation

Rekurencja wykorzystuje stos do zarządzania wywołaniami funkcji. Stos przechowuje adresy powrotu oraz lokalne zmienne, co pozwala na prawidłowe śledzenie i powracanie do poprzednich stanów w trakcie rekurencyjnych wywołań.

Które z poniższych przykładów jest wywołaniem rekurencyjnym?

• `return a + b`

• `return fib(n-1) + fib(n-2)`

• `return n * factorial(n-1)`

• `return fib(n)`

Answer explanation

Rekurencja to wywołanie funkcji w jej własnym ciele. 'return fib(n-1) + fib(n-2)' i 'return n * factorial(n-1)' są przykładami rekurencji, ponieważ wywołują same siebie z mniejszymi argumentami.

Rekurencja w Pythonie ma ograniczenie głębokości wywołań. Ile wynosi to ograniczenie domyślnie?

• 100

• 1000

• 10,000

• 100,000

Answer explanation

Domyślne ograniczenie głębokości wywołań rekurencyjnych w Pythonie wynosi 1000. Oznacza to, że można zagnieżdżać wywołania funkcji rekurencyjnych do 1000 poziomów, co jest istotne dla unikania błędów przepełnienia stosu.