算法之神奇的斐波那契数列(Fibonacci sequence)
斐波那契数列
- 斐波那契数列的定义
- Fibonacci算法设计
- 递归算法
- 算法时间复杂度
- 算法改进1
- 算法优化2
- 斐波那契数列与黄金分割数
- 总结
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努力是为了不平庸~
数据结构+算法=程序。 数据结构是程序的骨架,算法是程序的灵魂。
斐波那契数列的定义
斐波那契数列可以用兔子数列来理解。
首先假设第一个月有一对初生兔子,第二个月进入成熟期,第三个月开始生育兔子,并兔子永不死去,它们按照下列的方式繁衍:
- 第一个月,1号兔子没有繁殖能力,还是一对。
- 第二个月,1号兔子进入成熟期,没有繁殖,还是一对。
- 第三个月,1号兔子生一对兔子(2号),这个月有(1+1=)2对兔子。
- 第四个月,1号兔子生一对兔子(3号),2号兔子进入成熟器,这个月有(1+2=)3对兔子。
- 第五个月,1号兔子生一对兔子(4号),2号兔子生一对兔子(5号),3号兔子进入成熟器,这个月有(3+2=)5对兔子。
- 第六个月,1号兔子生一对兔子(6号),2号兔子生一对兔子(7号),3号兔子进生一对兔子(8号),4号、5号 兔子进入成熟器,这个月有(3+5=)8对兔子。
…
依此类推。
可以明显的看到:当月的兔子数=上个月兔子数+上上个月兔子数。
所以,不难看出,斐波那契数列是这样的:
1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 , 21 , 34 , 55 , . . . 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,... 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,...
递归表达就是:
F ( n ) = { 1 , n = 1 1 , n = 2 F ( n − 1 ) + F ( n − 2 ) , n > 2 F(n)=\left\{ \begin{aligned} 1,n & = 1 \\ 1,n & = 2\\ F(n-1)+F(n-2),n & > 2 \end{aligned} \right. F(n)=⎩ ⎨ ⎧1,n1,nF(n−1)+F(n−2),n=1=2>2
Fibonacci算法设计
递归算法
设计递归算法实现斐波那契数列。
int Fibonacci(int n)
{if (n <= 0)return 0;if (n == 1 || n == 2)return 1;return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2);
}
测试代码:
#include
#include int Fibonacci(int n)
{if (n <= 0)return 0;if (n == 1 || n == 2)return 1;return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2);
}int main(int argc,char **argv)
{int n = 6;if (argc > 1)n = atoi(argv[1]);printf("n= %d, Fibonacci: %d\n", n, Fibonacci(n));return 0;}
执行结果:
$ ./Fibonacci
n= 6, Fibonacci: 8$ ./Fibonacci 10
n= 10, Fibonacci: 55
算法时间复杂度
用 T ( n ) T(n) T(n)表示Fibonacci(n)所需的基本操作次数,则:
n=1时,T(n)=1。
n=2时,T(n)=1。
n=3时,T(n)=3;调用Fib1(2)和Fib1(1)并执行一次加法运算(Fib1(2)+Fib1(1))。
因此,n>2时,T(n)=T(n-1)+T(n-2)+1。它们的关系为:
F ( n ) = { 1 , n = 1 T ( n ) = 1 1 , n = 2 T ( n ) = 1 F ( n − 1 ) + F ( n − 2 ) , n > 2 T ( n ) = T ( n − 1 ) + T ( n − 2 ) + 1 F(n)=\left\{ \begin{aligned} 1,n & = 1 \space\space\space\space\space\space T(n)=1 \\ 1,n & = 2 \space\space\space\space\space\space T(n)=1\\ F(n-1)+F(n-2),n & > 2 \space\space\space\space\space\space T(n)=T(n-1)+T(n-2)+1 \end{aligned} \right. F(n)=⎩ ⎨ ⎧1,n1,nF(n−1)+F(n−2),n=1 T(n)=1=2 T(n)=1>2 T(n)=T(n−1)+T(n−2)+1
由此可知: T ( n ) ≥ F ( n ) T(n) \geq F(n) T(n)≥F(n)。
斐波那契数列的通项公式:
这里可以看到,时间复杂度属于爆炸增量函数。
算法改进1
int Fibonacci_1(int n) {int *F = new int[n + 1];//定义一个长度为n+1的数组,空间尚未使用F[1] = 1;F[2] = 1;for (int i = 3; i <= n; i++)F[i] = F[i - 1] + F[i - 2];return F[n];
}
这时,时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)。时间复杂度降下来了,算法效率有了重大突破,但是空间复杂度上去了。
算法优化2
上述算法优化使用了一个辅助数组记录中间结果,空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n);其实只需要第n个斐波那契数,中间结果只是为了下一次使用,不需要保存。所以,可以采用迭代法进行算法优化:
int Fibonacci_2(int n){if(n==1||n==2) return 1;int f1=1; int fs2=1;for(int i=3;i<=n;i++){int tmp=f1+f2;f1=f2;f2=tmp;}return f2;
}
使用三个辅助变量进行迭代,时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),但是空间复杂度降为 O ( 1 ) O(1) O(1)。
斐波那契数列与黄金分割数
随着n趋向无穷大,斐波那契数列中前一项与后一项的比值越来越逼近黄金分割数0.618。
1 1 = 1 , 1 2 = 0.5 , 2 3 = 0.666 , 3 5 = 0.625 , . . . . . . , 463681 75025 = 0.6180339886 \frac{1}{1}=1,\frac{1}{2}=0.5,\frac{2}{3}=0.666,\frac{3}{5}=0.625,......,\frac{463681}{75025}=0.6180339886 11=1,21=0.5,32=0.666,53=0.625,......,75025463681=0.6180339886。
总结
- 斐波那契数列起源于兔子数列,数学源于生活。斐波那契数列与黄金分割数有着千丝万缕的关系。
- 算法难学的一个原因是算法本身具有一定的复杂性,需要持之以恒的学习和拓展自己的思维
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