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']

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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=
以下是几种常见的 C++ 实现斐波那契数列的方法: ### 方法一:递归实现 通过递归函数调用来计算斐波那契数列中的某一项。这种方法简单直观,但由于重复计算较多,在数值较大时效率较低。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int fib(int n) { if (n <= 1) { return n; } else { return (fib(n-1) + fib(n-2)); } } int main() { int n; cout << "请输入需要计算的斐波那契数列项数: "; cin >> n; cout << "第 " << n << " 项斐波那契数是: " << fib(n) << endl; return 0; } ``` 此方法基于定义直接实现了斐波那契数列[^1]。 --- ### 方法二:迭代实现 利用循环逐步累加的方式来计算斐波那契数列,相比递归更加高效,时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; long long fib_iterative(int n) { if (n <= 1) return n; long long prev = 0, curr = 1; for (int i = 2; i <= n; ++i) { long long next = prev + curr; prev = curr; curr = next; } return curr; } int main() { int n; cout << "请输入需要计算的斐波那契数列项数: "; cin >> n; cout << "第 " << n << " 项斐波那契数是: " << fib_iterative(n) << endl; return 0; } ``` 该方法避免了递归带来的栈开销,适合用于较大的输入值[^3]。 --- ### 方法三:数组存储法 预先计算并保存整个序列到某个范围内的所有值,适用于多次查询的情况。虽然占用更多内存,但在某些场景下可以提高性能。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> #define MAXN 1000 using namespace std; int fibn[MAXN]; int main() { fibn[1] = fibn[2] = 1; for (int i = 3; i < MAXN; ++i) { fibn[i] = fibn[i - 1] + fibn[i - 2]; } int n; cin >> n; cout << fibn[n] << endl; return 0; } ``` 上述代码展示了如何预处理大量斐波那契数以便快速访问任意位置的结果。 --- ### 总结 以上三种方法各有优劣: - **递归**易于理解但效率低下; - **迭代**兼顾简洁性和高性能; - **数组存储**则更适合频繁读取需求下的优化方案。 #### 注意事项 对于非常大的 `n` 值(如超过 90),由于整型溢出问题可能导致错误结果。因此建议改用更大容量的数据类型(例如 `unsigned long long` 或者借助高精度库)。
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