實(shí)現(xiàn)斐波拉契數(shù)列:1,1,2,3,5,8...,當(dāng)n>=3時(shí),f(n)=f(n-1)+f(n-2)。
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解:求解斐波拉契數(shù)列方法很多,這里提供了4種實(shí)現(xiàn)方法和代碼,由于第5種數(shù)學(xué)公式方法代碼太過繁瑣,只做簡單介紹
方法一:遞歸調(diào)用,每次遞歸的時(shí)候有大量重復(fù)計(jì)算,效率低,可將其調(diào)用的過程轉(zhuǎn)化成一顆二叉樹進(jìn)行分析,二叉樹的總結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不超過(2^n-1)個(gè),由于其是不完全二叉樹,那么函數(shù)計(jì)算的次數(shù)必小于(2^n-1),時(shí)間復(fù)雜度為O(2^n);遞歸調(diào)用的深度為n,空間復(fù)雜度為O(n)
方法二:非遞歸數(shù)組方式,循環(huán)中仍然有重復(fù)計(jì)算,時(shí)間復(fù)雜度為O(n),空間復(fù)雜度為O(1)
方法三:非遞歸循環(huán)方式,將前兩項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果保存起來,無重復(fù)計(jì)算,時(shí)間復(fù)雜度為O(n),空間復(fù)雜度為O(1)
方法四:直接利用數(shù)學(xué)公式法:f(n)={[(1+5^0.5)/2]^n - [(1-5^0.5)/2]^n}/(5^0.5),時(shí)間復(fù)雜度為O(1),空間復(fù)雜度為O(1)
實(shí)現(xiàn)代碼如下:
#include
#include
using namespace std;
//方法一:遞歸調(diào)用,有大量重復(fù)計(jì)算,效率低
long long Fibonacci1(int n)
{
return (n < 2) ? n : Fibonacci1(n - 1) + Fibonacci1(n - 2);
}
//方法二:非遞歸數(shù)組方式,循環(huán)中仍然有重復(fù)計(jì)算
long long Fibonacci2(int n)
{
long long *fibArray = new long long[n + 1];
fibArray[0] = 0;
fibArray[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n; i++)
{
fibArray[i] = fibArray[i - 1] + fibArray[i - 2];
}
long long ret = fibArray[n];
delete[] fibArray;
return ret;
}
//方法三:非遞歸循環(huán)方式,將前兩項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果保存起來,無重復(fù)計(jì)算
long long Fibonacci3(int n)
{
long long fibArray[3] = { 0, 1, n };//給fibArray數(shù)組賦初值
for (int i = 2; i <= n; i++)
{
fibArray[2] = fibArray[1] + fibArray[0];
fibArray[0] = fibArray[1];
fibArray[1] = fibArray[2];
}
return fibArray[2];
}
//方法四:直接利用數(shù)學(xué)公式法:f(n)={[(1+5^0.5)/2]^n - [(1-5^0.5)/2]^n}/(5^0.5)
long long Fibonacci4(int n)
{
return (pow((1 + sqrt(5.0)) / 2, n) - pow((1 - sqrt(5.0)) / 2, n)) / sqrt(5.0);
}
//測(cè)試代碼
int main()
{
int num = 0;
int ret = 0;
cout << "請(qǐng)輸入斐波拉契數(shù)列的序號(hào):";
cin >> num;
ret = Fibonacci1(num);
/*ret = Fibonacci2(num);*/
/*ret = Fibonacci3(num);*/
/*ret = Fibonacci4(num);*/
cout << ret << endl;
system("pause");
return 0;
}
方法5:生僻的數(shù)學(xué)公式法
f(n) f(n-1) 1 1
[ ] = [ ]^(n-1)
f(n-1) f(n-2) 1 0
該公式可用數(shù)學(xué)歸納法進(jìn)行證明,在矩陣乘法的變換證明過程中,要注意運(yùn)用斐波拉契數(shù)列的性質(zhì):后一項(xiàng)為前面兩項(xiàng)之和;該數(shù)學(xué)公式,應(yīng)用矩陣的乘法,時(shí)間復(fù)雜度僅為O(log n),時(shí)間效率雖然低,但不夠?qū)嵱?,源碼太過繁瑣,參考劍指0ffer面試題9的源碼