剑指offer系列——7.斐波拉契数列

Posted 2020-11-25 xym4869

Q：大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项（从0开始，第0项为0）。
n<=39
C：时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++ 32M，其他语言64M
A：最简单的就是递归……

    int Fibonacci(int n) {
        if (n == 1 || n == 2)
            return 1;
        else if (n == 0)
            return 0;
        else {
            return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2);
        }
    }

T：
评论区有提到，最好使用循环，因为递归的本质是栈，容易导致栈溢出。

    int Fibonacci(int n) {
        if (n == 1 || n == 2)
            return 1;
        if (n == 0)
            return 0;
        int temp = 0;
        int n1 = 1;
        int n2 = 1;
        for (int i = 3; i <= n; i++) {
            temp = n2;
            n2 = n2 + n1;
            n1 = temp;
        }
        return n2;
    }

还有使用动态规划法的：（只需要两个变量存储,@icestriker）

    int Fibonacci(int n) {
        int f=0,g=1; //f = F(n-2),g = F(n-1)
        if(n==0)
            return 0;
        if(n==1)
            return 1;
        while(--n){
            g+=f;
            f=g-f;
        }
        return g;
    }

另外，使用尾递归也是避免栈溢出的方法：

    public int Fibonacci(int n) {
        return Fibonacci(n,0,1);
    }
     
     
    private static int Fibonacci(int n,int acc1,int acc2){
        if(n==0) return 0;
        if(n==1) return acc2;
        else     return Fibonacci(n - 1, acc2, acc1 + acc2);
         
    }

P.S. 可以查看递归与尾递归的总结：https://www.cnblogs.com/xym4869/p/12240601.html
使用矩阵快速幂实现时间复杂度为O(log n)的方法(@elseyu)：

/*
     * O(logN)解法：由f(n) = f(n-1) + f(n-2)，可以知道
     * [f(n),f(n-1)] = [f(n-1),f(n-2)] * {[1,1],[1,0]}
     * 所以最后化简为:[f(n),f(n-1)] = [1,1] * {[1,1],[1,0]}^(n-2)
     * 所以这里的核心是：
     * 1.矩阵的乘法
     * 2.矩阵快速幂（因为如果不用快速幂的算法，时间复杂度也只能达到O(N)）
     */
public class Solution {
    public int Fibonacci(int n) {
        if (n < 1) {
            return 0;
        }
        if (n == 1 || n == 2) {
            return 1;
        }
        //底
        int[][] base = {{1,1},
                        {1,0}};
        //求底为base矩阵的n-2次幂
        int[][] res = matrixPower(base, n - 2);
        //根据[f(n),f(n-1)] = [1,1] * {[1,1],[1,0]}^(n-2)，f(n)就是
        //1*res[0][0] + 1*res[1][0]
        return res[0][0] + res[1][0];
    }
     
    //矩阵乘法
    public int[][] multiMatrix(int[][] m1,int[][] m2) {
        //参数判断什么的就不给了，如果矩阵是n*m和m*p,那结果是n*p
        int[][] res = new int[m1.length][m2[0].length];
        for (int i = 0; i < m1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < m2[0].length; j++) {
                for (int k = 0; k < m2.length; k++) {
                    res[i][j] += m1[i][k] * m2[k][j];
                }
            }
        }
        return res;
    }
    /*
     * 矩阵的快速幂：
     * 1.假如不是矩阵，叫你求m^n,如何做到O(logn)？答案就是整数的快速幂：
     * 假如不会溢出，如10^75,把75用用二进制表示：1001011,那么对应的就是：
     * 10^75 = 10^64*10^8*10^2*10
     * 2.把整数换成矩阵，是一样的
     */
    public int[][] matrixPower(int[][] m, int p) {
        int[][] res = new int[m.length][m[0].length];
        //先把res设为单位矩阵
        for (int i = 0; i < res.length; i++) {
            res[i][i] = 1;
        } //单位矩阵乘任意矩阵都为原来的矩阵
        //用来保存每次的平方
        int[][] tmp = m;
        //p每循环一次右移一位
        for ( ; p != 0; p >>= 1) {
            //如果该位不为零，应该乘
            if ((p&1) != 0) {
                res = multiMatrix(res, tmp);
            }
            //每次保存一下平方的结果
            tmp = multiMatrix(tmp, tmp);
        }
        return res;
    }
     
}