斐波那契数列
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
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); } };
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 \(O(1)\) 。
斐波那契数列时可以求出通项公式的:
\[f(n) = \frac{1}{\sqrt{5} } \left [ \left ( \frac{1 + \sqrt{5}}{2} \right )^n - \left ( \frac{1 - \sqrt{5}}{2} \right )^n \right ] \]