求斐波那契(Fibonacci)数列通项的七种实现方法

本文详细介绍了求斐波那契数列的七种实现方法,包括递归、数组、vector、队列、迭代、公式和二分矩阵方法。每种方法都附有代码实现,对比了它们的时间复杂度、空间复杂度和效率。
本篇文章是对求斐波那契(Fibonacci)数列通项的七种实现方法进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下
转自http://www.jb51.net/article/37286.htm
一:递归实现
使用公式f[n]=f[n-1]+f[n-2],依次递归计算,递归结束条件是f[1]=1,f[2]=1。
二:数组实现
空间复杂度和时间复杂度都是0(n),效率一般,比递归来得快。
三:vector<int>实现
时间复杂度是0(n),时间复杂度是0(1),就是不知道vector的效率高不高,当然vector有自己的属性会占用资源。
四:queue<int>实现
当然队列比数组更适合实现斐波那契数列,时间复杂度和空间复杂度和vector<int>一样,但队列太适合这里了,
f(n)=f(n-1)+f(n-2),f(n)只和f(n-1)和f(n-2)有关,f(n)入队列后,f(n-2)就可以出队列了。
五:迭代实现
迭代实现是最高效的,时间复杂度是0(n),空间复杂度是0(1)。
六:公式实现
百度的时候,发现原来斐波那契数列有公式的,所以可以使用公式来计算的。
由于double类型的精度还不够,所以程序算出来的结果会有误差,如果把公式展开计算,得出的结果就是正确的。
完整的实现代码如下:
复制代码代码如下:

#include "iostream"
#include "queue"
#include "cmath"
using namespace std;
int fib1(int index)     //递归实现
{
 if(index<1)
 {
  return -1;
 }
 if(index==1 || index==2)
  return 1;
 return fib1(index-1)+fib1(index-2);
}
int fib2(int index)     //数组实现
{
 if(index<1)
 {
  return -1;
 }
 if(index<3)
 {
  return 1;
 }
 int *a=new int[index];
 a[0]=a[1]=1;
 for(int i=2;i<index;i++)
  a[i]=a[i-1]+a[i-2];
 int m=a[index-1];
 delete a;         //释放内存空间
 return m;
}
int fib3(int index)           //借用vector<int>实现
{
 if(index<1)
 {
  return -1;
 }
 vector<int> a(2,1);      //创建一个含有2个元素都为1的向量
 a.reserve(3);
 for(int i=2;i<index;i++)
 {
  a.insert(a.begin(),a.at(0)+a.at(1));
  a.pop_back();
 }
 return a.at(0);

int fib4(int index)       //队列实现
{
 if(index<1)
 {
  return -1;
 }
 queue<int>q;
 q.push(1);
 q.push(1);
 for(int i=2;i<index;i++)
 {
  q.push(q.front()+q.back());
  q.pop();
 }
 return q.back();
}
int fib5(int n)          //迭代实现
{
 int i,a=1,b=1,c=1;
 if(n<1)
 {
  return -1;
 }
 for(i=2;i<n;i++)
 {
  c=a+b;     //辗转相加法(类似于求最大公约数的辗转相除法)
  a=b;
  b=c;
 }
 return c;
}
int fib6(int n)
{
 double gh5=sqrt((double)5);
 return (pow((1+gh5),n)-pow((1-gh5),n))/(pow((double)2,n)*gh5);

int main(void)
{
 printf("%d\n",fib3(6));
 system("pause");
 return 0;
}

七:二分矩阵方法

如上图,Fibonacci 数列中任何一项可以用矩阵幂算出,而n次幂是可以在logn的时间内算出的。
下面贴出代码:

复制代码代码如下:

void multiply(int c[2][2],int a[2][2],int b[2][2],int mod)
{
 int tmp[4];
 tmp[0]=a[0][0]*b[0][0]+a[0][1]*b[1][0];
 tmp[1]=a[0][0]*b[0][1]+a[0][1]*b[1][1];
 tmp[2]=a[1][0]*b[0][0]+a[1][1]*b[1][0];
 tmp[3]=a[1][0]*b[0][1]+a[1][1]*b[1][1];
 c[0][0]=tmp[0]%mod;
 c[0][1]=tmp[1]%mod;
 c[1][0]=tmp[2]%mod;
 c[1][1]=tmp[3]%mod;
}//计算矩阵乘法,c=a*b
int fibonacci(int n,int mod)//mod表示数字太大时需要模的数
{
 if(n==0)return 0;
 else if(n<=2)return 1;//这里表示第0项为0,第1,2项为1
 int a[2][2]={{1,1},{1,0}};
 int result[2][2]={{1,0},{0,1}};//初始化为单位矩阵
 int s;
 n-=2;
 while(n>0)
 {
  if(n%2 == 1)
   multiply(result,result,a,mod);
  multiply(a,a,a,mod);
  n /= 2;
 }//二分法求矩阵幂
 s=(result[0][0]+result[0][1])%mod;//结果
 return s;
}

附带的再贴上二分法计算a的n次方函数。
复制代码代码如下:

int pow(int a,int n)
{
 int ans=1;
 while(n)
 {
  if(n&1)
   ans*=a;
  a*=a;
  n>>=1;
 }
 return ans;
}
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型用性和适应性的理解。
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