10.1 斐波那契数列

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题目描述

求斐波那契数列的第 n 项,n <= 39。 10.1 斐波那契数列 - 图1

解题思路

如果使用递归求解,会重复计算一些子问题。例如,计算 f(4) 需要计算 f(3) 和 f(2),计算 f(3) 需要计算 f(2) 和 f(1),可以看到 f(2) 被重复计算了。

10.1 斐波那契数列 - 图2

递归是将一个问题划分成多个子问题求解,动态规划也是如此,但是动态规划会把子问题的解缓存起来,从而避免重复求解子问题。

  1. public int Fibonacci(int n) {
  2. if (n <= 1)
  3. return n;
  4. int[] fib = new int[n + 1];
  5. fib[1] = 1;
  6. for (int i = 2; i <= n; i++)
  7. fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];
  8. return fib[n];
  9. }

考虑到第 i 项只与第 i-1 和第 i-2 项有关,因此只需要存储前两项的值就能求解第 i 项,从而将空间复杂度由 O(N) 降低为 O(1)。

  1. public int Fibonacci(int n) {
  2. if (n <= 1)
  3. return n;
  4. int pre2 = 0, pre1 = 1;
  5. int fib = 0;
  6. for (int i = 2; i <= n; i++) {
  7. fib = pre2 + pre1;
  8. pre2 = pre1;
  9. pre1 = fib;
  10. }
  11. return fib;
  12. }

由于待求解的 n 小于 40,因此可以将前 40 项的结果先进行计算,之后就能以 O(1) 时间复杂度得到第 n 项的值。

  1. public class Solution {
  2. private int[] fib = new int[40];
  3. public Solution() {
  4. fib[1] = 1;
  5. for (int i = 2; i < fib.length; i++)
  6. fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];
  7. }
  8. public int Fibonacci(int n) {
  9. return fib[n];
  10. }
  11. }

10.1 斐波那契数列 - 图3