斐波那契数列求解+尾递归

1.普通递归

这里观察f[4]的递归树代替f[10]的递归树(后者比较大,画不下)。

在这里插入图片描述

使用递归求解的时候复杂度为T(n)=T(n−1)+T(n−2)T(n)=T(n-1)+T(n-2)T(n)=T(n1)+T(n2),观察递归树,发现降速最快的是最右边每次减2,因此n2\frac{n}{2}2n层以上的部分肯定是满二叉树,因此时间复杂度肯定是Ω(2n2)\Omega(2^{\frac{n}{2}})Ω(22n)的,再加上其他节点,因此我们可以大概认为时间复杂度为O(2n)O(2^n)O(2n),空间复杂度为树的深度为O(n)O(n)O(n)

实现代码

ll Fibo(ll n)
{if(n<2) return n;return Fibo(n-1)+Fibo(n-2);
}

2.尾递归

通过改变函数的形式,能够让结果在最底层调用时直接返回。这样我们就可以在每一层函数尾调用自身来实现尾递归。因为编译器发现函数最后是尾调用(直接返回另一个函数)的时候将不会保存原函数的栈帧(因为已经执行结束),而是直接带着上一个栈帧的结果直接在原地进入下一栈帧。这样就没有递归调用时空间的额外消耗。

对于本问题,使用尾递归的话时间复杂度为O(n)O(n)O(n),空间复杂度为O(1)O(1)O(1)

ll Fibo2(ll n,ll x,ll y)//y保存当前项,调用时x=0,y=1,表示当前项为1
{if(1 == n) return y;return Fibo2(n-1, y, x+y);
}

3. 记忆化搜索

为了避免对已经计算过的值再次计算,我们用一个数组保存已经计算过的值。这样的时间复杂度将变为O(n)O(n)O(n),空间复杂度也为O(n)O(n)O(n)

ll Work3(ll n, ll* ans)
{if(n<2) return ans[n]=n;if(ans[n]) return ans[n];return ans[n]=Work3(n-1, ans)+Work3(n-2, ans);
}ll Fibo3(ll n)
{ll *ans = new ll[n+5]();ll ret = Work3(n, ans);delete[] ans;return ret;
}

4. 递推

斐波那契有递推公式:Fibo[n]=Fibo[n−1]+Fibo[n−2]Fibo[n]=Fibo[n-1]+Fibo[n-2]Fibo[n]=Fibo[n1]+Fibo[n2],因此可以用递推解决。如果记忆所有项的话,空间复杂度为O(n)O(n)O(n),如果不记忆的话空间复杂度为O(1)O(1)O(1)。时间复杂度为O(n)O(n)O(n)

ll Fibo4(ll n)
{ll *ans = new ll[n+5];ans[1]=1;for(ll i=2;i<=n;++i) ans[i]=ans[i-1]+ans[i-2];ll ret=ans[n];delete[] ans;return ret;
}

性能测试

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <ctime>using namespace std;typedef long long ll;
typedef ll (*FP)(ll);ll Fibo1(ll n)
{if(n<2) return n;return Fibo1(n-1)+Fibo1(n-2);
}ll Work2(ll n,ll x=0,ll y=1)//y保存当前项,调用时x=0,y=1,表示当前项为1
{if(1 == n) return y;return Work2(n-1, y, x+y);
}ll Fibo2(ll n)
{return Work2(n);
}ll Work3(ll n, ll* ans)
{if(n<2) return ans[n]=n;if(ans[n]) return ans[n];return ans[n]=Work3(n-1, ans)+Work3(n-2, ans);
}ll Fibo3(ll n)
{ll *ans = new ll[n+5]();ll ret = Work3(n, ans);delete[] ans;return ret;
}ll Fibo4(ll n)
{ll *ans = new ll[n+5];ans[1]=1;for(ll i=2;i<=n;++i) ans[i]=ans[i-1]+ans[i-2];ll ret=ans[n];delete[] ans;return ret;
}void Test(ll n,FP fp[])
{clock_t S,E;for(int i=0;i<4;++i){int T=10;double sum=0;for(int j=0;j<T;++j){S=clock();fp[i](n);E=clock();sum+=(double)(E-S)/CLOCKS_PER_SEC;}cout<<"方法"<<i+1<<"平均用时"<<sum/T<<"s"<<endl;}
}int main()
{FP fp[4]={Fibo1,Fibo2,Fibo3,Fibo4};ll n;cout<<"请输入需要查询斐波那契数列第几项:"; cin>>n;Test(n,fp);return 0;
}

运行结果

在这里插入图片描述

性能分析

可以看到后面几种方法的复杂度相差不多,但是同样是递归处理,尾递归比普通递归的复杂度明显优秀很多,所以如果可以的话应该尽量将递归变成尾递归的方式进行处理。

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