数列C++

这篇博客介绍如何使用C++解决数学问题,涉及一个由给定递推公式定义的数列:f(n) = (A * f(n - 1) + B * f(n - 2)) mod 7。文章要求根据输入的A、B和n值,计算f(n)的值,处理多组测试数据,范围限制为1<=A,B<=1000,1<=n<=100000000。" 111843585,10293863,Python SQLAlchemy 连接池配置与管理,"['Python', '数据库', 'SQLAlchemy', '连接池']

Description 

小明今天在做数学题的时候碰到这样一个问题,一个数列的定义如下:
f(1) = 1, f(2) = 1, f(n) = (A * f(n - 1) + B * f(n - 2)) mod 7。
现在给你A,B和n的值,请问你f(n)的值是多少?

Input 

输入包含多组测试数据。
每组输入3个整数A,B和n(1<=A,B<=1000,1<=n<=100000000),当输入的3个数都为0时,输入结束。

Output 

对于每组输入,输出f(n)的值。

Sample Input 

1 1 3
1 2 10
0 0 0

Sample Output 

2
5
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[10000];
int main()
{
    int a,b,n;
    while(cin>>a>>b>>n)
    {
        int i,j,s=0,e=0,flag=0;
        if(a==0&&b==0&&n==0)break;
        f[1]=f[2]=1;
        for(i=3;i<=n;i++)
        {
            f[i]=(a*f[i-1]+b*f[i-2])%7;
            flag=0;
            for(j=2;j<i;j++)
            {
                if(f[j-1]==f[i-1]&&f[j]==f[i])
                {
                    flag=1;
                    s=j;
            
<think>嗯,用户要求提供C++实现斐波那契数列的代码示例。从提供的参考文献看,有三种实现方式:递归法、带记忆化的递归法和迭代法。用户似乎比较关注代码实例本身。用户之前的问题历史是关于斐波那契数列的,这次明确要C++实现代码。因此需要重点展示不同实现方法的代码,并解释各自的优缺点。用户可能是初学者,所以代码要简洁易懂,但也要说明性能差异。考虑到递归法虽然简洁但效率低,应该放在第一位作为基础实现。记忆化递归是改进方案,迭代法则是性能最优的方案。这样安排符合从简单到复杂的认知顺序。用户可能没有意识到不同实现的性能差异,所以需要特别强调:当n较大时(比如>30),普通递归会变得极慢。这点要加警示符号引起注意。同时给出时间复杂度分析:$O(2^n)$、$O(n)$等数学表达式需用行内格式。代码格式要规范:包括头文件、缩进和注释。示例中输入值n=10是个安全范围,既不会导致递归爆栈,又能快速看到结果。在输出提示中文(如“请输入n”)比英文更友好。最后生成的问题要引导用户思考延伸方向:性能对比、实用场景、高精度计算等。特别是当n很大时的解决方案(如矩阵快速幂),这个在引用里没提,但可能是进阶需求。需要检查所有LaTeX数学表达式:递归方程$F(n)=F(n-1)+F(n-2)$和时间复杂度的行内格式是否正确。单独成段的注意事项用👉符号更醒目。</think> 以下是C++实现斐波那契数列的三种常用方法及代码示例,各有优劣,可根据需求选择: ### 📌 方法1:递归法(简洁但效率低) ```cpp #include <iostream> using namespace std; int fib(int n) { if(n <= 1) return n; // 基准情况 return fib(n-1) + fib(n-2); // 递归调用 } int main() { int n; cout << "请输入项数n: "; cin >> n; cout << "第" << n << "项斐波那契数: " << fib(n); return 0; } ``` ⚠️ 缺点:时间复杂度 $O(2^n)$,重复计算严重 ### ⚡ 方法2:记忆化递归(优化递归) ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int memoFib(int n, vector<int>& memo) { if(n <= 1) return n; if(memo[n] != -1) return memo[n]; // 使用存储值 memo[n] = memoFib(n-1, memo) + memoFib(n-2, memo); return memo[n]; } int main() { int n; cout << "请输入项数n: "; cin >> n; vector<int> memo(n+1, -1); // 记忆数组初始化 cout << "第" << n << "项斐波那契数: " << memoFib(n, memo); return 0; } ``` ✅ 优点:时间复杂度优化至 $O(n)$ ### 🚀 方法3:迭代法(效率最优) ```cpp #include <iostream> using namespace std; int fibIterative(int n) { if(n <= 1) return n; int a = 0, b = 1, c; for(int i = 2; i <= n; ++i) { c = a + b; // 计算当前项 a = b; // 更新前两项 b = c; } return b; } int main() { int n; cout << "请输入项数n: "; cin >> n; cout << "第" << n << "项斐波那契数: " << fibIterative(n); return 0; } ``` 🌟 **优势**: 1. 时间复杂度 $O(n)$ 2. 空间复杂度 $O(1)$ 3. 避免递归栈溢出(适合大n值) > 💡 当 n>50 时**迭代法**是唯一可行方案(递归法可能超时或栈溢出)[^1][^3] 📝 **使用建议**: - 教学演示:递归法(代码简洁) - 工程应用:迭代法(效率最优) - 多次查询:预填充数组法(引用[3]) --- ❓**相关问题** 1. 如何用矩阵快速幂算法在 $O(\log n)$ 时间内计算超大斐波那契数? 2. 斐波那契数列的尾递归优化如何实现? 3. 递归法处理斐波那契时最大安全n值是多少? > 参考实现可结合性能需求选择 > 迭代法内存效率最高,推荐生产环境使用 [^2][^3]
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