Fibonacci数相关

一.Fibonacci数的定义.

Fibonacci数:Fibonacci数 f n f_n fn定义为初值为 f 0 = 0 , f 1 = 1 f_0=0,f_1=1 f0=0,f1=1且在 n > 1 n>1 n>1时递推公式为 f n = f n − 1 + f n − 2 f_n=f_{n-1}+f_{n-2} fn=fn1+fn2的数列.

这个数的组合意义可以理解为一个 1 ∗ ( n − 1 ) 1*(n-1) 1(n1)的空间用 1 ∗ 1 1*1 11 1 ∗ 2 1*2 12的砖块填满的方案数.


二.Fibonacci数通项公式.

可以直接用特征方程来求解Fibonacci数列的通项公式,这里仅给出其公式:
f n = 1 5 ( 1 + 5 2 ) n − 1 5 ( 1 − 5 2 ) n f_{n}=\frac{1}{\sqrt{5}}\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}\right)^{n}-\frac{1}{\sqrt{5}}\left(\frac{1-\sqrt{5}}{2}\right)^{n} fn=5 1(21+5 )n5 1(215 )n



三.Fibonacci数的若干性质.

性质1 ∑ i = 0 n f i = f n + 2 − 1 \sum_{i=0}^{n}f_i=f_{n+2}-1 i=0nfi=fn+21.

证明:
考虑数学归纳法:
1. n = 0 n=0 n=0时性质显然成立.
2.当满足 n > 0 n>0 n>0时,假设 k < n k<n k<n时均满足性质,则 k = n k=n k=n时:
∑ i = 0 k f i = f k + ∑ i = 0 k − 1 f i = f k + f k + 1 − 1 = f k + 2 − 1 \sum_{i=0}^{k}f_i=f_k+\sum_{i=0}^{k-1}f_i\\ =f_k+f_{k+1}-1\\ =f_{k+2}-1 i=0kfi=fk+i=0k1fi=fk+fk+11=fk+21

证毕.

性质2:当且仅当 3 ∣ n 3|n 3n f n f_n fn为偶数.

证明:
显然 n ≤ 2 n\leq 2 n2时性质成立.
那么对于 n > 2 n>2 n>2,有三种情况:
1. f 3 k = f 3 k − 2 + f 3 k − 1 f_{3k}=f_{3k-2}+f_{3k-1} f3k=f3k2+f3k1,奇 + + + = = =偶.
2. f 3 k + 1 = f 3 k − 1 + f 3 k f_{3k+1}=f_{3k-1}+f_{3k} f3k+1=f3k1+f3k,奇 + + + = = =奇.
2. f 3 k + 2 = f 3 k + f 3 k + 1 f_{3k+2}=f_{3k}+f_{3k+1} f3k+2=f3k+f3k+1,偶 + + + = = =奇.
证毕.

性质3 ∑ i = 1 n f 2 i − 1 = f 2 n \sum_{i=1}^{n}f_{2i-1}=f_{2n} i=1nf2i1=f2n.

性质4 ∑ i = 1 n f 2 i = f 2 n + 1 − 1 \sum_{i=1}^{n}f_{2i}=f_{2n+1}-1 i=1nf2i=f2n+11.

性质3,4均可类比性质1用数学归纳法证明.

根据性质3,4还可以求出 ∑ i = 1 n ( − 1 ) i f i \sum_{i=1}^{n}(-1)^{i}f_{i} i=1n(1)ifi.

性质5 ∑ i = 0 n f i 2 = f n f n + 1 \sum_{i=0}^{n}f_i^2=f_{n}f_{n+1} i=0nfi2=fnfn+1.

证明:
考虑数学归纳法:
1. n = 0 n=0 n=0时性质显然成立.
2.当 n > 0 n>0 n>0时,若 k < n k<n k<n时性质成立,则 k = n k=n k=n时有:
∑ i = 0 n f i 2 = f n 2 + ∑ i = 0 n − 1 f i 2 = f n 2 + f n f n − 1 = f n ( f n + f n − 1 ) = f n f n + 1 \sum_{i=0}^{n}f_i^2=f_n^2+\sum_{i=0}^{n-1}f_i^2\\ =f_n^2+f_{n}f_{n-1}\\ =f_n(f_{n}+f_{n-1})\\ =f_nf_{n+1} i=0nfi2=fn2+i=0n1fi2=fn2+fnfn1=fn(fn+fn1)=fnfn+1

证毕.

性质6 m ∣ n ⇒ f m ∣ f n m|n\Rightarrow f_m|f_n mnfmfn.

证明:
为了证明这个性质,我们先给出一个引理.
引理1 f n + m = f n − 1 f m + f n f m + 1 f_{n+m}=f_{n-1}f_{m}+f_{n}f_{m+1} fn+m=fn1fm+fnfm+1.
证明:
考虑数学归纳法:
1. n = 0 , 1 , 2 n=0,1,2 n=0,1,2时引理显然成立.
2.当 n > 1 n>1 n>1时,若 k < n k<n k<n时引理成立,则 k = n k=n k=n时有:
f m + k = f m + k − 2 + f m + k − 1 = f k − 3 f m + f k − 2 f m + 1 + f k − 2 f m + f k − 1 f m + 1 = ( f k − 3 + f k − 2 ) f m + ( f k − 2 + f k − 1 ) f m + 1 = f k − 1 f m + f k f m + 1 f_{m+k}=f_{m+k-2}+f_{m+k-1}\\ =f_{k-3}f_{m}+f_{k-2}f_{m+1}+f_{k-2}f_{m}+f_{k-1}f_{m+1}\\ =(f_{k-3}+f_{k-2})f_{m}+(f_{k-2}+f_{k-1})f_{m+1}\\ =f_{k-1}f_m+f_{k}f_{m+1} fm+k=fm+k2+fm+k1=fk3fm+fk2fm+1+fk2fm+fk1fm+1=(fk3+fk2)fm+(fk2+fk1)fm+1=fk1fm+fkfm+1

证毕.

n = k m n=km n=km,考虑数学归纳法:
1.显然 k = 0 , 1 k=0,1 k=0,1时性质成立.
2.当 k > 1 k>1 k>1时,若 t < k t<k t<k时性质成立,则 t = k t=k t=k时用引理1拆开 f t m f_{tm} ftm
f t m = f m + ( t − 1 ) m = f m − 1 f ( t − 1 ) m + f m f ( t − 1 ) m + 1 f_{tm}=f_{m+(t-1)m}=f_{m-1}f_{(t-1)m}+f_{m}f_{(t-1)m+1} ftm=fm+(t1)m=fm1f(t1)m+fmf(t1)m+1

然后开始推导:
∵ f m ∣ f m \because f_{m}|f_{m} fmfm f m ∣ f ( t − 1 ) m f_{m}|f_{(t-1)m} fmf(t1)m
∴ f m ∣ f m − 1 f ( t − 1 ) m , f m ∣ f m f ( t − 1 ) m + 1 \therefore f_{m}|f_{m-1}f_{(t-1)m},f{m}|f_{m}f_{(t-1)m+1} fmfm1f(t1)m,fmfmf(t1)m+1
∴ f m ∣ f m − 1 f ( t − 1 ) m + f m ∣ f m f ( t − 1 ) m + 1 \therefore f_{m}|f_{m-1}f_{(t-1)m}+f{m}|f_{m}f_{(t-1)m+1} fmfm1f(t1)m+fmfmf(t1)m+1
∴ f m ∣ f t m \therefore f_{m}|f_{tm} fmftm
证毕.

性质7 g c d ( f n , f m ) = f g c d ( n , m ) gcd(f_n,f_m)=f_{gcd(n,m)} gcd(fn,fm)=fgcd(n,m).

证明:
假设 n < m n<m n<m,根据引理1拆开 f m f_m fm
f m = f n + m − n = f n − 1 f m − n + f n f m − n + 1 f_m=f_{n+m-n}=f_{n-1}f_{m-n}+f_{n}f_{m-n+1} fm=fn+mn=fn1fmn+fnfmn+1

由于 f n ∣ f n f m − n + 1 f_n|f_{n}f_{m-n+1} fnfnfmn+1,所以我们有:
g c d ( f n , f m ) = g c d ( f n , f n − 1 f m − n ) gcd(f_n,f_m)=gcd(f_n,f_{n-1}f_{m-n}) gcd(fn,fm)=gcd(fn,fn1fmn)

接下来我们给出一个引理.
引理2 g c d ( f n , f n − 1 ) = 1 gcd(f_n,f_{n-1})=1 gcd(fn,fn1)=1.
证明:
g c d ( f n , f n − 1 ) = g c d ( f n − f n − 1 , f n − 1 ) = g c d ( f n − 1 , f n − 2 ) = g c d ( f n − 1 − f n − 2 , f n − 2 ) = g c d ( f n − 2 , f n − 3 ) ⋯ = g c d ( f 1 , f 0 ) = g c d ( 1 , 0 ) = 1 gcd(f_n,f_{n-1})=gcd(f_n-f_{n-1},f_{n-1})\\ =gcd(f_{n-1},f_{n-2})\\ =gcd(f_{n-1}-f_{n-2},f_{n-2})\\ =gcd(f_{n-2},f_{n-3})\\ \cdots\\ =gcd(f_{1},f_{0})\\ =gcd(1,0)\\ =1 gcd(fn,fn1)=gcd(fnfn1,fn1)=gcd(fn1,fn2)=gcd(fn1fn2,fn2)=gcd(fn2,fn3)=gcd(f1,f0)=gcd(1,0)=1

证毕.
然后我们就有:
g c d ( f n , f m ) = g c d ( f n , f m − n ) = g c d ( f n , f m    m o d    n ) gcd(f_n,f_m)=gcd(f_n,f_{m-n})=gcd(f_n,f_{m\,\,mod\,\,n}) gcd(fn,fm)=gcd(fn,fmn)=gcd(fn,fmmodn)

发现这个形式与辗转相除法十分类似,于是就有:
g c d ( f n , f m ) = g c d ( f g c d ( n , m ) , f 0 ) = f g c d ( n , m ) gcd(f_n,f_m)=gcd(f_{gcd(n,m)},f_0)=f_{gcd(n,m)} gcd(fn,fm)=gcd(fgcd(n,m),f0)=fgcd(n,m)

证毕.

根据性质7,我们还可以推出性质6的逆定理,即 f m ∣ f n ⇒ m ∣ n f_m|f_n\Rightarrow m|n fmfnmn.


四.Fibonacci数与组合数.

Fibonacci数列和组合数之间有一个神奇的关系式
f n = ∑ i = 0 n − 1 ( n − i − 1 i ) f_n=\sum_{i=0}^{n-1}\binom{n-i-1}{i} fn=i=0n1(ini1)

证明:
g n = ∑ i = 0 n − 1 ( n − i + 1 i ) g_n=\sum_{i=0}^{n-1}\binom{n-i+1}{i} gn=i=0n1(ini+1),考虑证明 g i = f i g_i=f_i gi=fi.
考虑数学归纳法:
1. n = 0 , 1 , 2 n=0,1,2 n=0,1,2时显然成立.
2.当 n > 2 n>2 n>2时,若 k < n k<n k<n时成立,则 k = n k=n k=n时有:
g k − 1 + g k − 2 = ∑ i = 0 k − 2 ( k − i − 2 i ) + ∑ i = 0 k − 3 ( k − i − 3 i ) = ( k − 2 0 ) + ∑ i = 1 k − 2 ( k − i − 2 i ) + ∑ i = 1 k − 2 ( k − i − 2 i − 1 ) = ( k − 2 0 ) + ∑ i = 1 k − 2 ( ( k − i − 2 i ) + ( k − i − 2 i − 1 ) ) = ( k − 2 0 ) + ∑ i = 1 k − 2 ( k − i − 1 i ) = ( k − 1 0 ) + ( 0 k − 1 ) + ∑ i = 1 k − 2 ( k − i − 1 i ) = ∑ i = 0 k − 1 ( k − i − 1 i ) = g k g_{k-1}+g_{k-2}=\sum_{i=0}^{k-2}\binom{k-i-2}{i}+\sum_{i=0}^{k-3}\binom{k-i-3}{i}\\ =\binom{k-2}{0}+\sum_{i=1}^{k-2}\binom{k-i-2}{i}+\sum_{i=1}^{k-2}\binom{k-i-2}{i-1}\\ =\binom{k-2}{0}+\sum_{i=1}^{k-2}\left(\binom{k-i-2}{i}+\binom{k-i-2}{i-1}\right)\\ =\binom{k-2}{0}+\sum_{i=1}^{k-2}\binom{k-i-1}{i}\\ =\binom{k-1}{0}+\binom{0}{k-1}+\sum_{i=1}^{k-2}\binom{k-i-1}{i}\\ =\sum_{i=0}^{k-1}\binom{k-i-1}{i}\\ =g_k gk1+gk2=i=0k2(iki2)+i=0k3(iki3)=(0k2)+i=1k2(iki2)+i=1k2(i1ki2)=(0k2)+i=1k2((iki2)+(i1ki2))=(0k2)+i=1k2(iki1)=(0k1)+(k10)+i=1k2(iki1)=i=0k1(iki1)=gk

证毕.


五.Fibonacci数与黄金分割比.

黄金分割点:定义一条长度为 1 1 1的线段的黄金分割点为一个距离 x x x满足 x 2 = x ( 1 − x ) x^2=x(1-x) x2=x(1x).

显然这个 x = 5 − 1 2 x=\frac{\sqrt{5}-1}{2} x=25 1.

黄金分割比:定义黄金分割比为上述 x x x 1 1 1的比值,即为 x ≈ 0.618 x\approx 0.618 x0.618.

然后我们将Fibonacci数的第 n n n项与第 n + 1 n+1 n+1项比一下,发现这个东西越来越接近黄金分割比了.

也就是说会有这样一个式子:
lim ⁡ n → + ∞ f n f n + 1 = 5 − 1 2 \lim_{n\rightarrow +\infty}\frac{f_n}{f_{n+1}}=\frac{\sqrt{5}-1}{2} n+limfn+1fn=25 1

Fibonacci程序设计 目 录 一.课程设计任务书•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••2 二.正文••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3 1.设计目的、设计内容、时间安排•••••••••••••••••••••••••••••••••••3 2.设计环境与与工具•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3 3.程序设计算法说明、流程图••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3 4.源程序清单••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••5 5.运行结果记录••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••8 6. 设计结果分析•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••8 7.参考文献及其他••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••8 三.评分表•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••9 四.封底••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••10
<think> 我们被要求基于提供的引用内容来回答斐波那契的实现方法。引用中展示了多种实现方式:矩阵幂运算(快速幂)、迭代法、动态规划(组)等。 用户的问题:我想查找斐波那契的实现方法。 我们将综合引用内容,介绍几种常见的斐波那契实现方法,并给出相应的代码示例(使用Python,因为引用中多使用Python和JavaScript,但用户要求用中文回答,且引用[1][2]是Python,[3][4]是JavaScript,[5]是Java,这里我们主要用Python,必要时可提及其他语言)。 注意:斐波那契列通常定义为: F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n>=2) [这是国际通用的定义,但引用[2]中定义F(0)=F(1)=1,引用[3]中也是从1开始,这里我们以引用[2]的问题描述为准,但要注意不同定义的区别] 引用[2]中定义:fib(0)=fib(1)=1,即从第0项开始,且第0项和第1项都是1。但请注意,这种定义实际上不是标准的斐波那契列(标准的是F0=0,F1=1),而是去掉了0的斐波那契列(即卢卡斯列的变种?),但在问题中我们按照引用[2]的定义。 不过,引用[1][4][5]使用的是标准定义(F(0)=0, F(1)=1)。为了避免混淆,我们分别说明。 方法1:递归法(不推荐,因为效率低) 方法2:迭代法(动态规划,使用循环) 方法3:矩阵快速幂(高效,适合大) 方法4:组法(存储中间结果) 根据引用,我们重点展示迭代法和矩阵快速幂法。 由于引用[2]要求函fib(i)返回第i项(且定义f(0)=f(1)=1),而其他引用使用标准定义(F0=0, F1=1),我们在介绍时注意区分。 我们以引用[2]的定义为例(即斐波那契列从0开始,且F0=1,F1=1)来实现,但也会提到标准定义。 但是,为了通用性,我们先按照标准定义来实现,然后调整到引用[2]的定义。 标准定义: F0 = 0, F1 = 1, F2=1, F3=2, F4=3, ... 引用[2]定义(题目要求): F0=1, F1=1, F2=2, F3=3, F4=5, ... 实际上,引用[2]的斐波那契列就是标准定义中的从第1项开始(即F1=1, F2=1, F3=2,...)但是索引从0开始,即把标准定义的F1作为第0项。 因此,如果我们按照标准定义,那么引用[2]要求的是: fib(0) = 标准定义的F1 = 1 fib(1) = 标准定义的F2 = 1 fib(2) = 标准定义的F3 = 2 所以,我们可以这样处理:函fib(i)实际上返回标准定义中的第i+1项。 但为了清晰,我们按照引用[2]的要求(即F0=1, F1=1)来实现。 下面我们分别用迭代法和矩阵快速幂法实现引用[2]要求的斐波那契列(即F0=1, F1=1)。 1. 迭代法(循环) 思路:初始化前两项为1,然后从第2项(索引为2)开始循环计算。 2. 矩阵快速幂 引用[1]给出了矩阵快速幂的实现,但它是基于标准定义(F0=0, F1=1)的。我们需要调整初始向量。 引用[1]中的矩阵关系: [F(n+1), F(n)]^T = M^n * [F(1), F(0)]^T (其中M是[[1,1],[1,0]]) 在标准定义中,F(0)=0, F(1)=1,所以初始向量为[1,0]^T。 而我们的定义(引用[2]): 要求:F(0)=1, F(1)=1 那么,对于矩阵公式: [F(2), F(1)]^T = M * [F(1), F(0)]^T = M * [1,1]^T 即:F(2)=1*1+1*1=2, F(1)=1*1+0*1=1(这里F(1)由矩阵乘法的第二个元素给出,但实际上我们想要的是整个列,所以用公式递推) 公式可以写为: [F(n+1), F(n)]^T = M^n * [F(1), F(0)]^T = M^n * [1, 1]^T 因此,我们只需要将初始向量从[1,0]改为[1,1]即可。 但是,注意引用[1]的代码中,返回的是result[0][0],而初始向量为[F(1), F(0)]=[1,0](在标准定义中),现在我们的初始向量是[1,1]。 修改:在矩阵快速幂中,我们计算M^n,然后乘以初始向量[1,1]?但观察引用[1]的代码,它直接返回矩阵的n次幂的左上角元素(即M^n的[0][0])?实际上不是。 引用[1]的代码中,初始单位矩阵是[[1,0],[0,1]],然后乘以矩阵F(即M)的若干次幂,最后返回result[0][0]。它实际上计算的是M^n,然后乘以初始向量[F(1),F(0)]=[1,0](标准定义)?不对,代码没有乘初始向量,而是直接返回了矩阵的左上角元素作为F(n+1)?不对,因为标准定义中: [F(n+1), F(n)]^T = M^n * [F(1), F(0)]^T 所以F(n)应该是结果向量的第二个元素?但代码返回result[0][0]。 我们来看引用[1]的代码: result = [[1,0],[0,1]] # 单位矩阵 F = [[1,1],[1,0]] 然后通过快速幂,将结果乘以F的幂,最终得到的矩阵result,然后返回result[0][0](即矩阵的左上角元素) 假设n=1,那么进入循环,由于n%2==1,所以result = result * F = [[1,1],[1,0]],然后返回result[0][0]=1,这正好是F(2)(按照标准定义,F(2)=1)?不对,因为标准定义中F(2)=1,但这里n=1,返回1,即F(1+1)=F(2)=1,正确。 但是,初始向量在哪?实际上,矩阵M^n的左上角就是F(n+1)(在标准定义中),而初始向量[1,0]被隐含了?因为M^1的左上角就是F(2)=1,而F(0)=0, F(1)=1,所以有: [F(2), F(1)]^T = M^1 * [1,0]^T = [1*1+1*0, 1*1+0*0]^T = [1,1]^T -> 所以F(2)=1, F(1)=1(这里F(1)应该是1,但标准定义F(1)=1,所以正确?不对,这里F(1)被计算为1,但是标准定义中F(1)=1,而F(2)=1,所以正确。 然而,如果我们改变初始向量,比如我们希望初始向量是[1,1](即F(0)=1, F(1)=1),那么: [F(n+1), F(n)]^T = M^n * [1,1]^T 那么,F(n)应该是结果向量的第二个分量?还是第一个分量? 实际上,公式: [F(n+1)] [1 1]^n [F(1)] [F(n) ] = [1 0] [F(0)] 所以,如果我们用初始向量[F(1),F(0)]=[1,1](注意这里F(1)=1, F(0)=1),那么: F(n) = (M^n)_{1,0} * F(1) + (M^n)_{1,1} * F(0) [即第二行乘以向量] 而F(n+1) = (M^n)_{0,0} * F(1) + (M^n)_{0,1} * F(0) 因此,如果我们想要F(n),那么需要计算的是整个向量,然后取第二个元素(即F(n))?或者直接取第二行与初始向量相乘。 但是,引用[1]的代码只返回了矩阵的左上角元素,即F(n+1)。如果我们修改初始向量,那么我们需要计算整个向量?或者我们可以重新理解。 如果我们要求按照引用[2]的定义,那么: [F(n+1), F(n)]^T = M^n * [1,1]^T 那么,F(n) = (M^n * [1,1]^T) 的第二个元素。 引用[1]的代码只计算了M^n,然后乘以初始向量[1,0](在代码中并没有显式乘,而是直接利用了矩阵的性质?),所以我们需要修改代码,使之乘以初始向量[1,1]。 不过,引用[1]的代码实际上返回的是M^n的左上角元素,这个元素在初始向量为[1,0]时等于F(n+1)。现在初始向量改为[1,1],那么M^n的左上角元素等于什么? 由公式:F(n+1) = (M^n)_{00} * 1 + (M^n)_{01} * 1 [因为初始向量[1,1]] 而原来在初始向量[1,0]时,F(n+1)=(M^n)_{00}*1+(M^n)_{01}*0 = (M^n)_{00} 所以,现在F(n+1) = (M^n)_{00} + (M^n)_{01} 因此,如果我们仍然想用引用[1]的代码(返回M^n的左上角元素)来得到F(n+1)(在新的定义下),是不行的。 所以,我们需要调整:计算M^n,然后乘以初始向量[1,1],然后取结果向量的第二个分量(即F(n))?或者第一个分量(F(n+1))? 我们要求的是第n项(即F(n)),而结果向量是[F(n+1), F(n)]^T,所以第二个分量就是F(n)。 因此,修改引用[1]的代码:在计算完M^n后,乘以初始向量[1,1],然后取结果的第二个元素(因为结果是[F(n+1), F(n)]^T,第二个元素就是F(n))。 或者,我们可以重新推导:由于我们的列满足相同的递推关系,所以矩阵快速幂同样适用,但初始向量不同。 另一种思路:我们的列实际上就是标准定义的斐波那契列的移位(且去掉了F0=0)?即: 我们的F0 = 标准F1=1 我们的F1 = 标准F2=1 我们的F2 = 标准F3=2 ... 所以,我们的F(n) = 标准定义的F(n+1) 因此,如果我们有标准定义下的斐波那契函fib_std(n),那么我们的fib(n)=fib_std(n+1) 在矩阵快速幂中,如果我们用标准定义的方法计算第n+1项,那么就是我们的第n项。 所以,我们可以这样:在引用[1]的代码中,输入n+1,然后取它的结果(即标准定义下的F(n+1))作为我们的F(n)。 但是,注意引用[1]的代码中,输入n(即函fibonacci_matrix_pow(n))返回的是标准定义下F(n)(因为n=0返回0,n=1返回1(左上角)?不对,我们看n=0时返回0,n=1时返回1(即F1=1),n=2时返回1(F2=1)?不对,代码中n=0返回0,n>=1才计算,但是循环前n=0返回0,然后n>=1进入循环,返回矩阵的左上角。当n=1时,循环中:n>0,且n%2==1,所以result = result * F -> [[1,1],[1,0]],然后返回result[0][0]=1(即F2=1,标准定义)。所以,实际上函fibonacci_matrix_pow(n)返回的是标准定义下的F(n+1)?不对,标准定义下: F0=0 -> n=0返回0 -> F0 F1=1 -> 输入n=1,返回1 -> F1 F2=1 -> 输入n=2,返回1 -> F2 所以,引用[1]的代码中,输入n返回的是标准定义下的F(n)。 而我们的要求:F(0)=1(即标准定义下的F2=1),所以我们的F(n) = 标准定义下的F(n+2)。因为: n=0 -> 标准F2=1 n=1 -> 标准F3=2? 不对,应该是标准F2=1(因为引用[2]要求F0=1, F1=1,即F1=标准F2=1,F0=标准F1=1?不对,标准F1=1,但引用[2]要求F0=1,所以F0=标准F1=1,F1=标准F2=1,F2=标准F3=2) 因此,我们的第n项对应标准定义的第n+1项?不对,应该是: 我们的第0项:F0=1 -> 标准定义的第1项(F1=1) 我们的第1项:F1=1 -> 标准定义的第2项(F2=1) 我们的第2项:F2=2 -> 标准定义的第3项(F3=2) 所以,我们的第n项 = 标准定义的第n+1项。 因此,如果我们调用引用[1]的代码,计算n+1,即可得到我们的第n项。 所以,对于迭代法,我们也可以按照标准定义的迭代方式,然后从第1项开始(即F1=1)作为我们的第0项。 下面,我们分别用迭代法和矩阵快速幂法按照引用[2]的定义(即F0=1, F1=1)来实现。 注意:引用[2]要求斐波那契列从第0项开始,且第0项为1,第1项为1。 迭代法实现(引用[2]定义): 如果n=0或1,返回1 否则,初始化: a = 1 (F0) b = 1 (F1) 循环从2到n(包含n)? 但是,我们要计算第n项,循环次:从2到n(即计算n-1次?),因为第0项和第1项已知。 具体: a, b = 1, 1 # a是f0, b是f1 对于i从2到n(包括n): c = a + b a = b b = c 最后返回b 但是,当n=0时,返回a=1;n=1时,返回b=1;n>=2时,循环后返回b。 矩阵快速幂法(引用[2]定义): 我们的第n项 = 标准定义的第n+1项 所以,我们可以调用引用[1]的矩阵快速幂函,输入为n+1,然后返回。 但是,引用[1]的代码中,输入0返回0(标准定义F0=0),输入1返回1(标准定义F1=1)... 所以,对于我们的n,调用fibonacci_matrix_pow(n+1)即可。 然而,我们也可以直接修改矩阵快速幂的初始向量,但为了简单,我们使用上面的关系。 下面我们用代码展示两种方法(按照引用[2]的定义)。 另外,引用[3]和[4]提供了迭代法(JavaScript),引用[5]是矩阵快速幂(Java)。 我们给出Python实现。 注意:由于引用[2]要求函fib(i)返回第i项Fibonacci,我们按照上面的迭代法和矩阵快速幂法实现。 我们选择迭代法作为基础(因为简单,且对于n不是特别大的情况足够),矩阵快速幂用于大(因为时间复杂度为O(log n))。 实现1:迭代法(循环) 实现2:矩阵快速幂(通过调整输入,调用引用[1]的代码,但需要修改以适配我们的定义) 但是,引用[1]的代码是标准定义,我们可以直接使用它来计算标准定义的第k项,然后取k=n+1。 然而,注意引用[1]的代码中,n=0返回0,所以对于n>=0,我们的调整: 我们的第i项 = 标准定义的第(i+1)项 因此,我们可以这样写: def fib(i): if i == 0: return 1 # 因为标准定义的第1项是1,即i+1=1,所以应该返回1,但引用[1]的代码输入1返回1,所以我们调用fibonacci_matrix_pow(i+1) else: return fibonacci_matrix_pow(i+1) 但是,当i=0时,调用fibonacci_matrix_pow(1)返回1,正确。 当i=1时,调用fibonacci_matrix_pow(2)返回1(标准定义F2=1),正确。 当i=2时,调用fibonacci_matrix_pow(3)返回2(标准定义F3=2),正确。 所以,我们可以这样。 但是,引用[1]的代码中,输入0返回0,而我们要求i>=0,所以当i=0时,我们调用输入1。 因此,我们可以在函中判断,也可以直接写一个包装函。 然而,我们也可以修改矩阵快速幂函,让它符合引用[2]的定义。这里我们不修改原函,而是包装。 下面我们给出两种实现: 迭代法(引用[2]定义): 代码: def fib_iter(n): if n == 0 or n == 1: return 1 a, b = 1, 1 for i in range(2, n+1): a, b = b, a+b return b 矩阵快速幂法(引用[2]定义): 使用引用[1]的matrix_multiply和fibonacci_matrix_pow(但注意,引用[1]的代码是标准定义,且输入n返回的是标准定义下的F(n)),所以: def fib_matrix(n): # 我们的第n项 = 标准定义的第n+1项 if n == 0: return 1 return fibonacci_matrix_pow(n+1) 但是,注意引用[1]的fibonacci_matrix_pow(0)返回0,fibonacci_matrix_pow(1)返回1,等等。 因此,我们需要先定义引用[1]的矩阵快速幂函(标准定义)。 我们按照引用[1]的代码写标准定义的矩阵快速幂: 注意:引用[1]的代码有一个小错误:它没有处理n=0的情况(它在函中判断n==0返回0,但后面计算中n>0才进入循环,所以正确)。但是当我们调用n+1时,如果n=0,则传入1,没问题。 但是,为了避免重复计算,我们重新写一个完整的矩阵快速幂(按照引用[1]的代码,但注意它只返回矩阵的左上角,即标准定义的F(n)): def fib_std_matrix(n): if n == 0: return 0 F = [[1,1],[1,0]] result = [[1,0],[0,1]] # 单位矩阵 # 快速幂 while n > 0: if n % 2 == 1: result = matrix_multiply(result, F) F = matrix_multiply(F, F) n = n // 2 return result[0][1] # 注意:这里返回的是标准定义的F(n)吗?我们分析一下 分析:对于n=1,进入循环,n%2==1,所以result = result * F = [[1,1],[1,0]],然后返回result[0][1](即1)?标准定义F(1)=1,正确。 n=2,循环:第一次,n%2==0,然后F变成F^2=[[1,1],[1,0]]*[[1,1],[1,0]]=[[2,1],[1,1]],然后n//2=1; 然后n=1,n%2==1,result = result * F^2 = [[1,0],[0,1]] * [[2,1],[1,1]] = [[2,1],[1,1]],然后返回result[0][1]=1 -> 标准定义F(2)=1,正确。 n=3:先算F^2(同上),然后n=3%2=1,所以result先乘F(初始的F)得到[[1,1],[1,0]] -> 然后F变为F^2,然后n=1,再乘F^2:[[1,1],[1,0]]*[[2,1],[1,1]] = [[3,2],[2,1]],返回result[0][1]=2 -> 标准定义F(3)=2,正确。 所以,如果我们返回结果矩阵的右上角元素(即[0][1]),那么就是标准定义的F(n)。 因此,我们可以直接返回result[0][1]作为标准定义的F(n)。 修改引用[1]的代码:将return result[0][0]改为return result[0][1]即可得到标准定义下的F(n)(因为[F(n+1), F(n)]^T = M^n * [1,0]^T,所以结果矩阵的右上角就是F(n)?不对,应该是整个矩阵乘上初始向量[1,0]后得到[F(n+1), F(n)]^T,而如果我们不乘,那么结果矩阵的每一行是什么?) 实际上,由公式: [F(n+1), F(n)] = M * [F(n), F(n-1)] 所以,M^n = [ [F(n+1), F(n)], [F(n), F(n-1)] ] 因此,M^n的右上角是F(n),左下角也是F(n)(左下角是F(n)吗?左下角是F(n)?不对,应该是F(n)和F(n-1)?不对,左下角是[F(n), F(n-1)]?不对,矩阵是: [F(n+1), F(n)] [F(n), F(n-1)] 因此,M^n的左上角是F(n+1),右上角是F(n),左下角是F(n),右下角是F(n-1)。 所以,直接返回M^n的右上角元素(即[0][1])就是F(n)。 因此,引用[1]的代码原本返回的是左上角(即F(n+1)),我们如果想得到F(n),应该返回右上角([0][1])或者左下角([1][0])?注意,矩阵对称,但右上角和左下角不一样?不对,右上角是F(n),左下角也是F(n)?不对,由矩阵结构: 第一行:F(n+1), F(n) 第二行:F(n), F(n-1) 所以,如果我们想要标准定义的F(n),可以取右上角([0][1])或左下角([1][0])。 修改后,标准定义下,函可以直接返回F(n)(而不是F(n+1))。 因此,我们可以这样写标准定义的矩阵快速幂: def fib_std(n): if n == 0: return 0 # 初始化矩阵 F = [[1,1],[1,0]] result = [[1,0],[0,1]] # 注意,我们计算的是M^(n-1)吗?不是,公式是M的n次幂得到F(n+1)和F(n),但我们发现M^n的右上角就是F(n),所以直接计算M^n然后取右上角。 # 但n=1时,M^1的右上角是1(即F1=1),正确。 while n > 0: if n % 2 == 1: result = matrix_multiply(result, F) F = matrix_multiply(F, F) n //= 2 return result[0][1] # 返回右上角 然后,我们定义引用[2]的fib(n)(注意引用[2]的定义:F0=1, F1=1): fib(n) = 标准定义下的F(n+1) (因为标准定义F1=1对应我们的F0,标准定义F2=1对应我们的F1,所以我们的第n项是标准定义的第n+1项) = fib_std(n+1) 所以,我们可以这样: def fib(n): if n == 0: return 1 return fib_std(n+1) 但是,由于fib_std(0)=0, fib_std(1)=1, fib_std(2)=1, fib_std(3)=2, ... 那么,当n=0时,我们调用fib_std(1)=1 -> 正确 n=1时,fib_std(2)=1 -> 正确 n=2时,fib_std(3)=2 -> 正确 因此,我们可以先实现标准定义的矩阵快速幂fib_std(n),然后用它来实现引用[2]的fib(n)=fib_std(n+1) 另一种方式:我们也可以在矩阵快速幂中直接计算引用[2]定义的列。 由于引用[2]定义的列满足:G(0)=1, G(1)=1, G(2)=2, G(3)=3, ...,同样满足递推:G(n)=G(n-1)+G(n-2) (n>=2) 所以,矩阵公式: [G(n+1), G(n)]^T = M * [G(n), G(n-1)]^T 初始:n=0时,[G(1), G(0)]^T = [1,1]^T 所以,[G(n+1), G(n)]^T = M^n * [1,1]^T G(n) = (M^n的第二行) 点乘 [1,1]^T = M^n_{10} * 1 + M^n_{11} * 1 因此,我们计算M^n,然后取第二行(索引1)的元素相加(即M^n_{10}+M^n_{11})即可。 所以,我们也可以直接计算G(n): def fib_direct(n): if n == 0: return 1 # 初始矩阵M M = [[1,1],[1,0]] # 单位矩阵 result = [[1,0],[0,1]] # 注意,我们计算M^n exp = n # 指?注意:当n=1时,我们要计算M^1,然后取第二行点乘[1,1] while exp > 0: if exp % 2 == 1: result = matrix_multiply(result, M) M = matrix_multiply(M, M) exp //= 2 # 现在,我们得到M^n,然后计算 [0,1]行向量乘以初始向量[1,1]^T? 实际上,我们取结果的整个向量?但公式是: # [G(n+1), G(n)]^T = M^n * [1,1]^T # 所以,我们计算向量:vec = [1,1] 乘以矩阵?不对,应该是矩阵乘以向量。但我们有矩阵result,然后计算: # G(n) = result[1][0]*1 + result[1][1]*1 return result[1][0] + result[1][1] 测试n=0(直接返回1),n=1: n=1: 计算M^1 = [[1,1],[1,0]] 第二行[1,0] -> 1+0=1 -> G(1)=1(正确,注意我们的函输入n=1,应该返回第1项,即G(1)=1) n=0: 返回1(正确) n=2: 计算M^2 = [[2,1],[1,1]] 第二行[1,1] -> 1+1=2 -> G(2)=2(正确) 所以,这种方法也可以。 但是,我们选择哪种呢?第一种(通过标准定义转换)比较简单,因为我们可以直接利用引用[1]的代码(稍作修改)。 考虑到时间,我们给出迭代法和矩阵快速幂法(基于标准定义转换)的完整代码(按照引用[2]的要求)。 另外,引用[2]还要求一个函PrintFN(m, n)返回[m, n]之间的所有Fibonacci(按照引用[2]定义)。由于这不是主要问题,但我们可以简单提一下。 下面,我们实现两个函1. fib(n): 返回第n项(引用[2]定义) - 迭代法 - 矩阵快速幂法(包装标准定义) 2. PrintFN(m, n): 返回列表,包含在区间[m, n]内的所有斐波那契(引用[2]定义) 注意:斐波那契增长很快,所以区间[m,n]内不会太多。 对于PrintFN,我们可以生成斐波那契列(从0开始),直到大于等于m,且小于等于n,然后收集。 由于引用[2]要求区间在0<m<n<=100000,所以我们可以用迭代法生成斐波那契列,直到超过n。 步骤: a, b = 1, 1 # F0, F1 列表初始为空 如果m<=1<=n,则把1加入两次?注意,F0=1和F1=1,但可能区间只包含1一次?不对,两个1都是独立的项,但是连续的两项都是1,所以如果m=1,n=2,那么区间内的斐波那契包括1(第0项或第1项)和2(第2项)?不对,第2项是2。 因此,我们按顺序生成斐波那契,然后判断是否在区间内。 注意:斐波那契列:1, 1, 2, 3, 5, ... 所以,从第0项开始生成,直到斐波那契大于n。 def PrintFN(m, n): fib_list = [] a, b = 1, 1 # F0, F1 # 第0项 if m <= 1 <= n: fib_list.append(1) # 第1项:也是1,但如果已经添加过1(且m<=1<=n),这里还要添加吗?但第1项也是1,所以如果区间包含1,那么1会出现两次?注意,两个1分别来自第0项和第1项。但题目要求输出列中的,所以第0项和第1项都是1,所以区间[1,1]应该有两个1?不对,题目要求输出在[m,n]之间的所有Fibonacci,这里“之间”应该是指值在[m,n]之间,而不是索引。所以,1在区间[1,1]内,但列中有两个1,所以应该有两个1吗? 但是,题目说“输出两正整m和n(0<m<n≤100000)之间的所有Fibonacci”,注意是Fibonacci,即列中的,所以重复的1要出现两次?但是列中有两个1,所以如果区间[1,2],那么应该输出两个1和一个2。 然而,题目要求:PrintFN(m,n)用列表返回[m, n]中的所有Fibonacci。 所以,我们按值判断,不管索引,只要值在区间内,就加入。因此,两个1都要加入(因为它们都满足在[m,n]内)。 但是,注意:两个1是相同的值,但它们是列中不同的项。所以,都要加入。 所以,我们循环生成斐波那契,直到大于n,然后判断每个生成的是否>=m,如果是,则加入列表。 步骤: 初始化列表:res = [] a, b = 1, 1 # 先处理前两项 if a >= m and a <= n: res.append(a) if b >= m and b <= n: res.append(b) # 然后从第三项(索引2)开始生成: while True: c = a + b if c > n: break if c >= m: res.append(c) a, b = b, c return res 但是,注意:前两项我们已经处理了,所以循环从第三项(即c)开始,并且当c>n时停止。 但是,这样写,当m=1时,前两项的1会被加入(两个1),然后第三项开始用循环。 但是,如果m>1,那么前两项可能不会被加入(比如m=2,则前两项1<2,不加入)。 所以,这样是正确的。 但是,我们也可以用一个循环,从第0项开始生成,直到超过n,然后判断每一项是否在[m,n]内。 i = 0 res = [] while True: f = fib(i) # 这里可以用迭代法或矩阵快速幂,但i会增大,用迭代法更高效(因为可以复用之前的计算结果)? if f > n: break if f >= m: res.append(f) i += 1 但是,这样会反复调用fib(i),效率较低(尤其是用递归或矩阵快速幂时)。我们可以用一个迭代循环来生成连续的斐波那契。 因此,我们采用第一种方法:用迭代的方式生成连续的斐波那契,直到大于n。 下面,我们给出完整代码(按照引用[2]的要求): </think> ### 斐波那契的实现方法 斐波那契列(Fibonacci sequence)是一个经典的学问题,定义为: - $F(0) = 1$ - $F(1) = 1$ - $F(n) = F(n-1) + F(n-2)$($n \geq 2$) 以下基于引用内容,介绍五种实现方法(Python实现),涵盖基础迭代、矩阵快速幂等技巧: --- #### 1. **迭代法(基础循环)** **原理**:从$F(0)$和$F(1)$开始,循环计算后续项。 **特点**:时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(1)$。 ```python def fib_iter(n): if n == 0 or n == 1: return 1 a, b = 1, 1 for _ in range(2, n + 1): a, b = b, a + b return b ``` --- #### 2. **矩阵快速幂法(高效算法)** **原理**:利用斐波那契的矩阵表示和快速幂算法: $$ \begin{bmatrix} F(n+1) \\ F(n) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix}^n \begin{bmatrix} F(1) \\ F(0) \end{bmatrix} $$ **特点**:时间复杂度$O(\log n)$,适合大计算[^1][^5]。 ```python def matrix_multiply(a, b): c = [[0, 0], [0, 0]] for i in range(2): for k in range(2): for j in range(2): c[i][j] += a[i][k] * b[k][j] return c def fib_matrix(n): if n == 0: return 1 base = [[1, 1], [1, 0]] result = [[1, 0], [0, 1]] # 单位矩阵 k = n while k > 0: if k % 2 == 1: result = matrix_multiply(result, base) base = matrix_multiply(base, base) k //= 2 return result[0][0] # F(n) ``` --- #### 3. **动态规划(组存储)** **原理**:用组缓存中间结果,避免重复计算。 **特点**:时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(n)$[^3]。 ```python def fib_dp(n): if n <= 1: return 1 dp = [0] * (n + 1) dp[0], dp[1] = 1, 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` --- #### 4. **递归法(不推荐)** **原理**:直接模拟定义$F(n) = F(n-1) + F(n-2)$。 **缺点**:时间复杂度$O(2^n)$,存在大量重复计算。 ```python def fib_recursive(n): if n <= 1: return 1 return fib_recursive(n - 1) + fib_recursive(n - 2) ``` --- #### 5. **区间斐波那契查询** **需求**:输出$[m, n]$范围内所有斐波那契(引用[2])。 **方法**:迭代生成列,筛选区间内的值。 ```python def PrintFN(m, n): res = [] a, b = 1, 1 # F(0), F(1) if m <= 1 <= n: res.extend([1, 1]) # 添加F(0)和F(1) while True: a, b = b, a + b if b > n: break if b >= m: res.append(b) return res ``` --- ### 性能对比 | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |--------------|------------|------------------------| | 迭代法 | $O(n)$ | 通用场景 | | 矩阵快速幂 | $O(\log n)$| 超大$n$(如$n > 10^6$)| | 动态规划 | $O(n)$ | 需多次查询 | | 递归 | $O(2^n)$ | 仅教学演示 | > **提示**:实际应用中优先选择迭代法或矩阵快速幂法。矩阵法在大计算时效率显著[^1][^5]。 --- ### 相关问题 1. 矩阵快速幂法为何时间复杂度是$O(\log n)$? 2. 如何优化递归法的重复计算问题? 3. 斐波那契列有哪些学性质和应用场景? 4. 当$n$极大(如$10^{18}$)时,哪种方法最可行? 5. 斐波那契列与黄金分割有何关系? [^1]: 矩阵幂运算公式推导 [^2]: 区间斐波那契查询需求 [^3]: 动态规划存储中间结果 [^5]: 快速幂算法优化矩阵计算
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