Как можно оптимизировать рекурсивный алгоритм генерации ступенчатых структур?

Для оптимизации рекурсивного алгоритма генерации ступенчатых структур можно использовать следующие подходы:

• Выделение базы рекурсии. intuit.ru Нужно найти в решаемой задаче тривиальные случаи, результат для которых очевиден и не требует проведения расчётов. intuit.ru Переопределение базы или её динамическое расширение в ходе решения задачи позволяет оптимизировать рекурсивный алгоритм за счёт достижения базового случая за более короткий путь обращений. intuit.ru
• Декомпозиция. intuit.ru Общий случай нужно свести к более простым подзадачам, которые отличаются от исходной задачи набором входных данных. intuit.ru От выбранных отношений зависит трудоёмкость алгоритма, так как для одной и той же задачи могут быть составлены различные зависимости. intuit.ru
• Мемоизация. pyhub.ru Результаты вычислений нужно сохранять для дальнейшего использования, чтобы избежать многократного повторного вычисления. pyhub.ru
• Использование итерации вместо рекурсии. pyhub.ru Во многих случаях рекурсивные алгоритмы можно переписать в итеративную форму, что снижает потребление памяти и улучшает производительность. pyhub.ru
• Ограничение рекурсии. pyhub.ru Если невозможно избежать глубоких рекурсий, нужно ограничить глубину вызовов и предусмотреть альтернативные алгоритмы. pyhub.ru
• Дивидирующая рекурсия. pyhub.ru Подход «разделяй и властвуй», при котором задача разбивается на более мелкие подзадачи, результаты которых объединяются. pyhub.ru Это позволяет эффективно обрабатывать задачи и уменьшает вычислительную сложность. pyhub.ru