Fibonacci por duplicación rápida
Calcula números de Fibonacci mediante duplicación rápida para índices enteros de cero a 10000.
def fibonacci(index):
if type(index) is not int or not 0 <= index <= 10000:
raise ValueError("index.range")
a, b = 0, 1
for bit in bin(index)[2:]:
c = a * (2 * b - a)
d = a * a + b * b
a, b = (c, d) if bit == "0" else (d, c + d)
return a- Proyecto
- Comprueba los primeros valores, un término mayor conocido y el límite superior, rechazando índices fraccionarios, negativos o booleanos.
- Revisa antes de aplicar
- Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
- Modelos
- Configura un endpoint compatible con OpenAI o Anthropic usando la URL base y, si hace falta, una clave API. Prueba la conexión. Un servidor local debe estar en ejecución; las herramientas remotas pueden enviar datos por separado.
def fibonacci(index):
if type(index) is not int or not 0 <= index <= 10000:
raise ValueError("index.range")
a, b = 0, 1
for bit in bin(index)[2:]:
c = a * (2 * b - a)
d = a * a + b * b
a, b = (c, d) if bit == "0" else (d, c + d)
return aHaz que una sustitución numérica justifique su incorporación
Sustituir un cálculo familiar por una implementación más compacta plantea un problema de revisión: ¿cómo establecer que el código llamador sigue recibiendo el mismo resultado? FiboLantern es un entorno de programación con IA para Windows destinado a esa conversación. Abre la implementación y las pruebas, explica por qué se plantea sustituirla y pide al modelo conectado que examine primero el contrato actual.
Una función de recurrencia ofrece una posible tarea. Puedes pedir al asistente que revise una implementación de Fibonacci conservando un intervalo explícito de índices y una salida entera. Solicita una explicación de las actualizaciones de estado propuestas vinculada a valores pequeños esperados. Centra el trabajo en una sustitución que tu aplicación necesite, sin suponer que una fórmula diferente sea automáticamente una mejora.
Compara la propuesta con una referencia sencilla en un intervalo práctico de pruebas y comprueba después los límites declarados de forma independiente. Examina los cambios en la validación de entrada y el tratamiento de errores junto con el propio cálculo. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto y mide en tu entorno si el rendimiento motivó el cambio; una explicación más corta no demuestra que la aplicación sea más rápida.
FiboLantern se conecta a endpoints compatibles con OpenAI o de Anthropic admitidos. Puedes seleccionar un modelo de IA sin censura ofrecido por tu servicio, con herramientas y contexto determinados por su servidor. Mantén explícitos los criterios de aceptación para que la elección de modelo apoye la revisión sin sustituirla.
Evaluar una sustitución de implementación numérica
¿Cómo debo justificar sustituir código de recurrencia que funciona?
Describe primero el problema real de mantenimiento o rendimiento. Pide al modelo que compare la propuesta con el contrato y las pruebas actuales. Una implementación novedosa no es motivo suficiente para ampliar el parche ni alterar las entradas admitidas.
¿Qué hace útil una comparación con una referencia?
Usa una implementación comprensible de forma independiente en un intervalo manejable, con resultados exactos esperados en los límites clave. Comparar dos copias de la misma lógica puede repetir el mismo error. Mantén la referencia lo bastante sencilla para que se pueda revisar.
¿Puede el asistente prometer que la sustitución será más rápida?
La conversación puede identificar posibles ventajas e inconvenientes, pero debes medir la carga de trabajo pertinente en tu entorno. Incluye la validación y el coste del código llamador cuando corresponda. No conviertas una observación algorítmica en una afirmación de rendimiento sobre tu aplicación sin evidencias.
¿Debe crecer el límite de índices aceptados con el nuevo código?
Solo como requisito explícito. Una implementación distinta puede cambiar el consumo de recursos sin hacer apropiadas entradas mayores para el código llamador. Revisa por separado el límite, la respuesta de error y el tratamiento posterior antes de ampliar el intervalo admitido.
FiboLantern · Actualizado 2026-10-25