LeetCode - 509. 斐波那契数

本文介绍了一种高效计算斐波那契数列的方法,通过仅保留前两个数值进行迭代计算,避免了传统递归算法的重复计算,显著提高了计算效率。

在这里插入图片描述
因为f(n) = f(n-1) + f(n-2),因此在计算的时候只需要保存上两次的值,如f1,f2

/**
 * @param {number} N
 * @return {number}
 */
var fib = function(N) {
    if(N === 0) return 0;
    let f1 = 1;
    let f2 = 1;
    while(N-->2){
        f1 += f2;
        f2 = f1 - f2;// 把f2重置为上次的f1,也就是加了一个f2的f1再减去f2
    }
    return f1;
};
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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