数据结构与算法之动态规划: LeetCode 509. 斐波那契数 (Ts, Py, Go版)

PINN——加入物理约束的神经网络 【摘要】 基于物理信息的神经网络(Physics-informed Neural Network, 简称PINN),是一类用于解决有监督学习任务的神经网络,它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律,而且能够学习到数学方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比,PINN在训练过程中施加了物理信息约束,因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。本文主要解析这种神经网络以... 阅读详情

斐波那契数

描述

  • 斐波那契数 (通常用 F(n) 表示)形成的序列称为 斐波那契数列
  • 该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:
    F(0) = 0,F(1) = 1
    F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1
    
  • 给定 n ,请计算 F(n)

示例 1

输入:n = 2
输出:1
解释:F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1

示例 2

输入:n = 3
输出:2
解释:F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2

示例 3

输入:n = 4
输出:3
解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3

提示

  • 0 <= n <= 30

Typescript 版算法实现


1 )方案 1

function fib(n: number): number {
    if (n === 0) return 0
    if (n === 1) return 1
    return fib(n-1) + fib(n-2)
}
  • 这种是递归, 性能非常不好, 当n大了的时候,性能会急剧下降
  • 下面是添加了记忆化搜索的优化版
    const memo = {}
    
    function fib(n: number): number {
        // 基本情况
        if (n <= 1) return n;
        // 检查 memo 中是否已经存储了结果
        if (memo[n] !== undefined) return memo[n];
        // 递归计算并存储结果
        memo[n] = fib(n - 1) + fib(n - 2);
        return memo[n];
    }
    

2 )方案 2

function fib(n: number): number {
    let fibs: number[] = [0,1];
    for(let i: number = 2; i <= n; i++){
        fibs[i] = fibs[i-1] + fibs[i-2];
    }
    return fibs[n];
};
  • 思路:
    • 0, 1, 后面任何一个数字,就是其前两个的和
    • 定义子问题:F(n) = F(n-1) + F(n-2)
    • 反复执行:从2循环到n,执行上述公式

3 )方案 3

function fib(n: number): number {
    if (n === 0) return 0
    if (n === 1) return 1
    let start:number = 0
    let end:number = 1
    for(let i: number = 2; i <= n; i++) {
        const endTmp:number = end
        end += start
        start = endTmp
    }
    return end;
};
  • 因为我们关注的是结果,所以,这里优化了空间复杂度

Python3 版算法实现

1 )方案 1

class Solution:
    def fib(self, n: int) -> int:
        if n == 0: return 0
        if n == 1: return 1
        return self.fib(n-1) + self.fib(n-2)

2 )方案 2

class Solution:
    def fib(self, n: int) -> int:
    	fibs = [0, 1]
    	for i in range(2, n+1):
    		fibs.append(fibs[-2] + fibs[-1])
    	return fibs[n]

3 )方案 3

class Solution:  
    def fib(self, n: int) -> int:  
        if n == 0: return 0  
        if n == 1: return 1  

        start = 0
        end = 1
        for i in range(2, n + 1):
            tmp = end
            end += start
            start = tmp
        return end

Golang 版算法实现

1 )方案 1

func fib(n int) int {
	if n == 0 {
        return 0
    }
    if n == 1 {
        return 1
    }
	return fib(n-2) + fib(n-1)
}

2 )方案 2

func fib(n int) int {
    fibs := []int{0, 1}
    for i:= 2; i <= n; i++ {
        // 扩展切片以容纳新计算的斐波那契数
        fibs = append(fibs, fibs[i-2] + fibs[i-1])
    }
    return fibs[n]
}

3 )方案 3

func fib(n int) int {
    if n == 0 {
        return 0
    }
    if n == 1 {
        return 1
    }

    start := 0
    end := 1
    for i:= 2; i <= n; i++ {
        tmp := end
        end += start
        start = tmp
    }
    return end
}

关于动态规划

  • 动态规划是算法设计的一种方法
  • 将一个问题分解为相互重叠的子问题,通过反复求解子问题,来解决原来的问题
  • 和分而治之的区别
    • 将问题分解为一个是相互重叠的,一个是独立的子问题
    • 最大区别就是:子问题是否独立
SAP Workflow 工作流开发步骤总结 SAP WORKFLOW 阅读详情

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Wang的专栏 1566

动态规划(Dynamic Programming)详解:从入门到 LeetCode Hot 100

将一个复杂问题拆分成多个规模更小的子问题,通过保存子问题的计算结果,避免重复计算,最终得到原问题的答案。先看一个经典问题。dp[i] = 以第 i 个元素结尾的最优结果例如最长递增子序列。最长递增子序列不一定以最后一个元素结尾,因此必须遍历整个数组取最大值。dp[i] = 前 i 个元素的最优结果这种情况下,最终答案通常就是dp[n]。关键在于理解 dp 数组的定义。动态规划的核心并不是背诵某个固定模板,而是建立正确的状态定义,并通过状态转移方程解决问题。dp[i] 或 dp[i][j] 表示什么?

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