6-3 计算Fibonacci数列每一项时所需的递归调用次数

本文介绍了一种使用递归方法计算Fibonacci数列中每一项及其所需递归调用次数的方法,并提供了一个示例程序来展示如何实现这一过程。

6-3 计算Fibonacci数列每一项时所需的递归调用次数 (10 point(s))

计算并打印Fibonacci数列每一项时所需的递归调用次数,数列第一项从1开始。

要求:

1)定义表示调用次数的全局变量count;

2)定义用递归方法求Fibonacci数列的Fib()函数。

函数接口定义:

long Fib(int a);

a为大于0的正整数。

裁判测试程序样例:

#include <stdio.h>
long Fib(int a);

/* 你的代码将被嵌在这里 */

int main()
{
    int n, i, x;
    printf("Input n:");
    scanf("%d", &n);
    for (i=1; i<=n; i++)
    {
        count = 0;       //计算下一项Fibonacci数列时将计数器count清零 
        x = Fib(i);
        printf("Fib(%d)=%d, count=%d\n", i, x, count);
    }
    return 0;
}

输入样例:

3

结尾无空行

输出样例:

Fib(1)=1, count=1
Fib(2)=1, count=1
Fib(3)=2, count=3
int count=0;

long Fib(int a)
{
    if(a==1||a==2){
        count++;
        return 1;
    }
    else {
        count++;
        return Fib(a-1)+Fib(a-2);
    }
}

 

### 计算Fibonacci数列递归实现中的函数调用次数计算Fibonacci数列,采用简单递归算法会带来大量的重复计算。对于第\(n\)项的计算,除了基本的情况外(即 \(F(1)\) 和 \(F(2)\)),每一次递归都将分解成两个子问题:\(F(n-1)\)和\(F(n-2)\)[^1]。 #### 递归树结构与调用次数的关系 考虑构建一棵二叉树来表示这种递归过程,在这棵树中每一个节点代表一次`fib()`函数的执行实例。根节点对应于初始请求的`fib(n)`;左分支总是先处理较小的那个参数(`n-1`),右分支则负责更大的那个(`n-2`)。随着层数加深,叶子节点最终指向的是最基础的情形——也就是当输入为1或2的候返回固定的结果1[^2]。 由于每个内部节点都分裂成两个孩子节点,因此整棵递归树的高度大致等于目标索引位置\(n\), 而总的叶节点数量接近于黄金比例幂次方的形式\[ \phi^{n} \],其中\(\phi=\frac{1+\sqrt{5}}{2}\approx1.618...\). 这意味着即使不算非终端节点上的额外开销,仅就访问这些末端而言就已经达到了约\(O(\varphi ^ n)\)级别的增长速度[^3]. 实际上,考虑到所有中间层的存在以及它们各自产生的工作量,整个过程中涉及的实际调用总数远超单纯底端部分所能体现出来的规模。具体来说: - 对于任意给定的位置\(k>2\), `fib(k)`会被直接或间接地触发至少两次; - 当我们深入观察更深层次的模式发现,某些特定值可能会被多次重新评估,特别是在靠近底部的地方更为明显; - 整体来看,这样的策略导致了大量的冗余运算,使得总的间复杂度呈现出了指数型的增长趋势,约为\(O(2^n)\). ```python def count_fib_calls(n, memo={}): if n in memo: return memo[n] elif n <= 2: result = 1 else: result = count_fib_calls(n-1, memo) + count_fib_calls(n-2, memo) # Record the number of calls made to reach this point. memo.setdefault(&#39;calls&#39;, {})[n] = sum(memo.get(&#39;calls&#39;, {}).get(i, 0) for i in range(max(0,n-2), n)) + 1 return result count_fib_calls(7) print(count_fib_calls.__defaults__[0][&#39;calls&#39;]) ``` 这段Python代码展示了如何通过记忆化技术记录下每次调用的具体数目,并打印出直到第七个元素为止各阶段累计发生的实际调用频次。值得注意的是,这里使用了一个字典作为缓存机制以避免不必要的重复计算,从而显著提高了效率。
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