Scene 1 (0s)
Fibonacci Qidiruv Algoritmi.
Scene 2 (12s)
Contents. 01. Kirish va Tarix. 02. Algoritm mohiyati.
Scene 3 (40s)
Leonardo Fibonacci va uning Merosi. Italiyalik matematik Leonardo Fibonacci 1202-yil “Liber Abaci” asosida quyonlar masalasi orqali 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8… ketma-ketligini keltirib chiqardi. Ushbu rekurrent silsila keyinchalik tabiatda kungaboqar urug‘i, deniz chig‘anoqlari, DNK spirali kabi tizimlarda o‘zini ko‘rsatdi..
Scene 4 (1m 6s)
Qidiruvda Fibonacci Vazifasi. Binary Search. Massivni 1:1 nisbatda bo‘ladi.
Scene 5 (1m 24s)
Asosiy G`oya: Oltin Bo`linish. Massivni har safar oltin nisbatda bo‘lib, qidiruv diapazonini kamaytirish. Agar element o‘rnatilgan Fibonacci indeksida topilmasa, qolgan F(k-2) yoki F(k-1)–F(k-2) qismga o‘tadi..
Scene 6 (1m 46s)
Qadam-baqadam Algoritm. 1. F(k) ≥ n bo‘lgan eng kichik Fibonacci sonini toping..
Scene 7 (2m 7s)
Fibonacci Sonlari Xususiyatlari. Rekurrent Formula.
Scene 8 (2m 26s)
Vaqt Murakkabligi Tahlili. Best Case. O(1). Birinchi indeksda topiladi..
Scene 9 (2m 45s)
Boshqa Algoritmlar bilan Taqqoslash. Xususiyat Linear Binary Jump Fibonacci Interpolation Vaqt (o'rtacha) O(n) O(log n) O(√n) O(log n) O(log log n) Tartiblash Shart emas Shart Shart Shart Shart Bo‘linish - 1/2 √n 1/φ Adaptiv Integer arifmetika Ha Ha Ha Ha Yo‘q.
Scene 10 (3m 3s)
Afzallik va Kamchiliklar. Afzalliklari. Faqat qo‘shish/ayirish: Embedded systems uchun ideal..
Scene 11 (3m 26s)
Umumlashtirilgan Fibonacci. k-nacci Sonlari. Tribonacci: T(n) = T(n-1) + T(n-2) + T(n-3).
Scene 12 (3m 53s)
Parallel va Quantum Yo`nalish. Parallel Fibonacci Search.
Scene 13 (4m 14s)
Amaliy Sohalari. Embedded Systems. Cheklangan CPU, bo‘lish qimmat..
Scene 14 (4m 34s)
Zamonaviy Tadqiqotlar. Machine Learning integratsiyasi.
Scene 15 (4m 59s)
Asosiy Xulosalar. Matematik Elegantlik. Oltin nisbat (φ) va tabiat qonunlari bilan uyg‘unlik..