数据结构与算法-斐波拉契数列


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斐波那契数列

题目描述

大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个正整数 n ,请你输出斐波那契数列的第 n 项。
斐波那契数列是一个满足 /(fib(x)=
/begin{cases}
1 & /text{ if } x= 1,2//
fib(x-1)+fib(x-2) & /text{ if } x>2
/end{cases}/) 的数列。

数据范围:/(1/leq n/leq 40/)

要求:空间复杂度 /(O(1)/),时间复杂度 /(O(n)/) ,本题也有时间复杂度 /(O(logn)/) 的解法

解题思路:

递归解法

此解法时间复杂度和空间复杂度都很大,时间复杂度为 /(O(2^n)/),空间复杂度为 /(O(N)/) 。

递归代码解法正确,但是在牛客网上这道题不能AC,原因是时间复杂度太高。

这里给出递归法的代码:

class Solution {
public:
    int Fibonacci(int n) {
        if(n == 0 || n == 1) return n;

        return Fibonacci(n-1) + Fibonacci(n-2);
    }
};

动态规划解法

时间复杂度为 /(O(N)/),空间复杂度为 /(O(N)/) 。

class Solution {
public:
    int Fibonacci(int n) {
        if(n == 0) return 0;
        else if(n == 1 || n == 2) return 1;
        else {
            vector<int> fibArr = vector<int>(n+1, 0);
            fibArr[0] = 0;
            fibArr[1] = 1;
            fibArr[2] = 1;
            for(int i = 3; i <= n; i++) {
                fibArr[i] = fibArr[i-1] + fibArr[i-2];
            }
            return fibArr[n];
        }
    }
};

动态规划比递归效率更高,因为动态规划算法用数组保存已经解出来结果,而递归算法需要反复求解。上面的代码可以继续优化,我们在求解斐波那契数列的第 /(N/) 项时,只用到了 /(N-1/) 和 /(N-2/) 项,无需保存前面所有的答案。这样可以把空间复杂度降为 /(O(1)/) 。

通项公式求解

斐波那契数列时可以求出通项公式的:

/[f(n) = /frac{1}{/sqrt{5} } /left [ /left ( /frac{1 + /sqrt{5}}{2} /right )^n – /left ( /frac{1 – /sqrt{5}}{2} /right )^n /right ]
/]

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