¿por que usa un diccionario y no una lista?

anderson chaparro

anderson chaparro

Pregunta
studenthace 5 años

¿por que usa un diccionario y no una lista?

2 respuestas
para escribir tu comentario
    Eber Laurente Lliuyacc

    Eber Laurente Lliuyacc

    studenthace 5 años

    Es un buen cuestionamiento. según https://stackoverrun.com/es/q/4342696 para esta aplicación no debería haber problemas en usar uno u otro. Pero en los caso en que se requiera que los indicadores no tengan que tener una secuencia ordenada (como en las listas 0, 1, 2, 3, ..., n) es donde se debe utilizar los diccionarios

    Angel Solis

    Angel Solis

    studenthace 5 años

    Sí es posible usar una lista, pero es más intuitivo usar diccionarios. Porque en un diccionario no hay indices, sólo llaves. Si yo quisiera acceder al resultado de fibonacci de 2; que és donde aplica la exepción por última vez (fib1 + fib1 = 2), no puedo usar

    memo[n]
    si estoy trabajando con listas, ya que en ese momento n vale 2 y el resultado de n está en
    memo[0]
    . Tendrías que cambiar esa instrucción por
    memo[n - 2]
    para que funcionara. En resumen, se puede, pero es más limpio usar diccionarios.

    def fibonacci_dinamico_listas(n, memo = []): if n == 0 or n == 1: return 1 try: return memo[n - 2] except IndexError: resultado =fibonacci_dinamico(n - 1, memo) + fibonacci_dinamico(n - 2, memo) memo.append(resultado) #print(f'n: {n}, resultado: {resultado}, memo: {memo}, index: {memo.index(resultado)}') return resultado
    def fibonacci_dinamico_dict(n, memo = {}): if n == 0 or n == 1: return 1 try: return memo[n] except KeyError: resultado =fibonacci_dinamico(n - 1, memo) + fibonacci_dinamico(n - 2, memo) memo[n] = resultado return resultado
Curso de Estadística Computacional con Python

Curso de Estadística Computacional con Python

Domina la estadística computacional usando Python para analizar datos, realizar simulaciones y calcular probabilidades. Aprende a aplicar técnicas de inferencia estadística y a desarrollar simulaciones de Monte Carlo.

Curso de Estadística Computacional con Python
Curso de Estadística Computacional con Python

Curso de Estadística Computacional con Python

Domina la estadística computacional usando Python para analizar datos, realizar simulaciones y calcular probabilidades. Aprende a aplicar técnicas de inferencia estadística y a desarrollar simulaciones de Monte Carlo.