题目1387:斐波那契数列

本文介绍如何高效计算斐波那契数列的第n项,并通过实例演示了使用递归与迭代方法的优缺点。重点讨论了内存消耗与时间效率,提供了优化斐波那契数列计算的解决方案。

时间限制:1 秒内存限制:32 兆特殊判题:否提交:6009解决:1799
题目描述:
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。斐波那契数列的定义如下:

输入:
输入可能包含多个测试样例,对于每个测试案例,
输入包括一个整数n(1<=n<=70)。
输出:
对应每个测试案例,
输出第n项斐波那契数列的值。
样例输入:
3
样例输出:
2

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
long long fnb(int n)
{
    long long f;
    long long  f1=0,f2=1;
    if(n==0)  f=0;
    if(n==1) f=1;
    else
    {
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            f=f1+f2;
            f1=f2;
            f2=f;
        }
    }
    return f;
}
int main()
{
    int x;
    while(scanf("%d",&x)!=EOF)
    {
        printf("%lld\n",fnb(x));
    }
}

总结:
1.使用递归算法虽然简单直观,但是很耗时。此列就不宜使用递归,会超时限。
2.斐波那契数列的返回值不能使int型的,太小了。应用long long型。

这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选,并提供了基于Matlab的代码实现。该旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对性能与适用边界的认知。
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