自上而下的记忆需要更大的 table 大小
Top down with memoization require larger table size
我无法理解自上而下的记忆需要更大的 table 大小，因为自下而上和自上而下的方法都在 0(n) 时间复杂度内计算问题，无论如何他们这样做的方式，但 table 大小将保持不变，因为他们在 table 中存储 n 个斐波那契项的结果以防斐波那契问题
自上而下可能有堆栈溢出的风险，但 table 大小应该保持不变？？
我认为这是因为您可以仅用 O(1) space 实现自下而上的斐波那契数列。
在 python-伪代码中：
u=1
v=0
while n>0:
u,v = v,u+v
n=n-1
return v
我无法理解自上而下的记忆需要更大的 table 大小，因为自下而上和自上而下的方法都在 0(n) 时间复杂度内计算问题，无论如何他们这样做的方式，但 table 大小将保持不变，因为他们在 table 中存储 n 个斐波那契项的结果以防斐波那契问题 自上而下可能有堆栈溢出的风险，但 table 大小应该保持不变？？
我认为这是因为您可以仅用 O(1) space 实现自下而上的斐波那契数列。 在 python-伪代码中：
u=1
v=0
while n>0:
u,v = v,u+v
n=n-1
return v