P1-2017级算法第一次上机 A 水水的斐波那契数列

本文详细介绍了斐波那契数列的概念及其在计算机科学中的应用,通过递归和循环两种方法实现了斐波那契数列的计算,并提供了完整的代码示例。

题目描述

相信大家都学过斐波那契数列,虽然很简单,但是斐波那契数列却是很重要的哦,那么让我们来复习一下斐波那契数列吧!

输入

多组数据输入

每行一个整数n (0<n<=30)

输出

对于每组数据,输出一行,为斐波那契数列第n 项的值

输入样例

1

2

3

4

输出样例

1

1

2

3

思路

用一个一维数组f(n)来表示斐波那契数列第n项的值。

则根据定义,后一项等于前两项之和,很容易得到:f(n) = f(n-1) + f(n-2)。

有两种做法,递归和循环。

虽然很多人都说递归好理解,但是作为一个递归是同学教的、基础完全没打扎实的人来说,能用循环就不会用递归。

直接上代码吧,没啥好说的。

 1 //循环  
 2 #include<stdio.h>  
 3 int main()  
 4 {  
 5     int n;  
 6     int f[31];  
 7     int i;  
 8     f[1] = 1;f[2] = 1;  
 9     for(i = 3;i <= 30;i++){  
10         f[i] = f[i-1] + f[i-2];  
11     }  
12     while(scanf("%d",&n) != EOF){  
13         printf("%d\n",f[n]);  
14     }  
15 }  
 1 //递归  
 2 #include<stdio.h>  
 3 int main()  
 4 {  
 5     int n;  
 6     while(scanf("%d",&n) != EOF){  
 7         printf("%d\n",feibonacci(n));  
 8     }  
 9 }  
10     
11 int feibonacci(int n)  
12 {  
13     if(n == 1 || n == 2)  
14         return 1;  
15     else  
16         return feibonacci(n-1) + feibonacci(n-2);  
17 }  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zjsyzmx0527/p/10161119.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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