大菲波数(hdu1715,大数加法)

本文介绍了一种使用大数加法来计算斐波那契数列的方法,通过C语言和Java语言的实现,展示了如何高效地计算出0至1000范围内的斐波那契数值。

求0至1000的菲波数,本质上是大数加法


Problem Description

Fibonacci数列,定义如下:
f(1)=f(2)=1
f(n)=f(n-1)+f(n-2) n>=3。

计算第n项Fibonacci数值。


Input

输入第一行为一个整数N,接下来N行为整数Pi(1<=Pi<=1000)


Output

输出为N行,每行为对应的f(Pi)。


Sample Input
5
1
2
3
4

5


Sample Output
1
1
2
3

5


想法:

先通过模拟菲波数列的推导过程,把0至1000的菲波数列全部计算出来(相当于计算1000次大数加法),将结果存入二维数组中,有点类似打表。

最后根据输入的数,输出与之对应下标的菲波数


c代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    char p[1005][500];
    int n,l,t,i,j;

    //为p[1]与p[2]赋初值
    strcpy(p[1],"1");
    strcpy(p[2],"1");
 
    //数是倒过来存在数组中的,即一个数的低位在数组的开头,高位在数组的末尾

    for(i=3;i<=1000;i++)
    {
        for(t=0,j=0;p[i-1][j]!='\0'||p[i-2][j]!='\0';j++)
        {
            //p[i-2]的长度小于等于p[i-1],故只需考虑两种情况
            //t表示进位

            if(p[i-1][j]!='\0'&&p[i-2][j]!='\0')       //情况一:p[i-1]与p[i-2]都有该位
            {
                p[i][j]=p[i-1][j]+p[i-2][j]-2*'0'+t;   //由于p[i-1][j],p[i-2][j]都是字符,故要对他们进行运算,必须先减'0'变为数字
                t=p[i][j]/10;                          //获得进位
                p[i][j]=p[i][j]%10+'0';                //重新变为字符
            }
            else if(p[i-2][j]=='\0')                   //情况二:p[i-1]有该位,p[i-2]无该位(如p[6]=“8”无十位,p[7]=“13”有十位)
            {
                p[i][j]=p[i-1][j]-'0'+t;
                t=p[i][j]/10;
                p[i][j]=p[i][j]%10+'0';
            }
        }
        if(t)                       //应对p[5](值为5)与p[6](值为8)情况,有进位
        {
            p[i][j++]=t+'0';
        }
        p[i][j]='\0';
    }

    scanf("%d",&n);
    while(n--)
    {
        scanf("%d",&t);
        l=strlen(p[t])-1;
        for(i=l;i>=0;i--)          //由于数的低位在p[t][0]处,故反过来输出
        {
            printf("%c",p[t][i]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}


java中有个大数类,用起来也比较方便


java代码:
import java.util.Scanner;      //引入java中的输入类所在包
import java.math.BigInteger;   //引入java中的大数类所在包
public class Main {
    public static void main(String args[])
    {
        Scanner read=new Scanner(System.in);  //创建一个输入类对象read
        BigInteger p[]=new BigInteger[1005];  //创建大数的数组
        BigInteger one=new BigInteger("1");
        int i,t,n;
        p[1]=p[2]=one;          //赋初值
        for(i=3;i<=1000;i++)
        {
            p[i]=p[i-1].add(p[i-2]);          //p[i]=p[i-1]+p[i-2]
        }
        t=read.nextInt();       //读入询问次数
        while(t!=0)
        {
            t--;
            n=read.nextInt();   //读入下标
            System.out.println(p[n]);
        }
    }
}



### 关于C语言实现斐波那契数的解决方案 在处理斐波那契数时,由于其数值可能超出标准整型范围(如`int`或`long long`),因此需要采用特殊的数据结构来存储这些超大数据。常见的方法是利用字符串或者动态数组作为容器保存每一位数字,并通过模拟手工运算的方式完成加法操作。 #### 方法概述 为了高效地计算斐波那契数,可以考虑以下几点优化策略: 1. 使用字符数组或动态分配内存的方式来存储每一步的结果。 2. 避免重复计算子问题,可以通过记忆化技术减少冗余计算[^3]。 3. 如果仅需获取最终结果的一部分(例如最后几位数字),则可引入模运算简化中间过程中的数据规模。 下面给出一种基于字符串的斐波那契数生成函数: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> // 定义最长度以适应非常的斐波那契数 #define MAX_LEN 10000 void addStrings(char *result, const char *num1, const char *num2){ int carry = 0; int len1=strlen(num1), len2=strlen(num2); int maxLength=(len1>len2)?len1:len2; memset(result,'0',maxLength+2); // 初始化结果缓冲区 result[maxLength+1]='\0'; // 设置结束符 for(int i=0;i<=maxLength;i++){ int digitSum=((i<len1)?(num1[len1-i-1]-'0'):0)+ ((i<len2)?(num2[len2-i-1]-'0'):0)+carry; result[maxLength-i]=digitSum%10+'0'; carry=digitSum/10; } } char fib[MAX_LEN]; char prevFib[MAX_LEN]; void computeLargeFibonacci(size_t n){ if(n==0 || n==1){ sprintf(fib,"%zu",n); return ; } strcpy(prevFib,"0"); strcpy(fib,"1"); char tempResult[MAX_LEN]; for(size_t i=2;i<=n;i++){ addStrings(tempResult,fib,prevFib); strncpy(prevFib,fib,strlen(fib)); strncpy(fib,tempResult,strlen(tempResult)); // 可选:如果只需要保留固定位数,则在此处截断fib的内容 } } ``` 此代码片段展示了如何用字符串形式累加斐波那契序列成员的方法之一。注意这里假设输入参数 `n` 不会特别巨以至于耗尽系统资源;实际应用中还应加入更多健壮性和边界条件判断逻辑[^4]。 另外值得注意的是,在某些特定场景下比如只关心结果的部分特征而非完整值的时候,还可以借助数学性质进一步降低时间与空间开销。例如当询问第N项斐波那契数除某个质数P后的余数时,就可以运用矩阵快速幂配合取模技巧达到目的而无需显式构建整个序列[^2]。 #### 性能分析 对于上述方案而言,主要瓶颈来自于每次迭代都需要执行一次字符串相加操作,这通常具有线性的复杂度 O(L),其中 L 表示当前最长斐波那契数串的长度。随着 N 的增长,L 呈指数级增加,从而整体性能呈现平方级别趋势即 O(N*L)[^3]。然而考虑到现代计算机强的硬件能力以及合理设置的最允许长度限制,该算法仍能在一定范围内有效运作。 ---
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