【剑指Offer】10- I. 斐波那契数列 解题报告(Python & C++)
- 作者: 负雪明烛
- id: fuxuemingzhu
- 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/
- 个人微信公众号:负雪明烛
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/fei-bo-na-qi-shu-lie-lcof/
题目描述
写一个函数,输入 n
,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项(即F(N)
)。斐波那契数列的定义如下:
F(0) = 0, F(1) = 1
F(N) = F(N - 1) + F(N - 2), 其中 N > 1.
斐波那契数列由 0 和 1 开始,之后的斐波那契数就是由之前的两数相加而得出。
答案需要取模 1e9+7(1000000007),如计算初始结果为:1000000008,请返回 1。
示例 1:
输入:n = 2
输出:1
示例 2:
输入:n = 5
输出:5
提示:
0 <= n <= 100
解题方法
递归
求第 n 个数的时候需要知道第 n-1 个数和第 n-2 个数,也就是大问题被拆解成了小问题,这很符合递归的逻辑。
斐波那契数列是我们学过的第一个递归问题,很快我们就写出来下面的 python 代码:
class Solution:
def fib(self, n: int) -> int:
if n == 0:
return 0
if n == 1:
return 1
return (self.fib(n - 1) + self.fib(n - 2)) % 1000000007
- 时间复杂度:
O
(
2
n
)
O(2 ^ n)
O(2n),类似于二叉树的节点数。
- 空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),栈的深度。
但是我们提交了之后,发现超时
了。为什么呢?
因为,直接递归解法由于有很多的重复计算,比如计算 fib(3)
的时候需要计算 fib(2)
和 fib(1)
;而计算 fib(4)
的时候,又计算了一遍 fib(3)
。
为了解决重复计算的问题,可以使用「记忆化搜索」,即可以使用字典
保存计算过了的数字,省去了重复的计算,速度很快。
Python 代码如下:
# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def __init__(self):
self.keep = {0:0, 1:1}
def Fibonacci(self, n):
if n in self.keep:
return self.keep[n]
else:
fn = self.Fibonacci(n - 1) + self.Fibonacci(n - 2)
self.keep[n] = fn
return fn
在 python3 中,可以使用语言自带的「记忆化递归」的注解:@functools.lru_cache()
,它的用法只有一行,即在要执行记忆化的函数上面加上一行注解,即可在语言级别的自动化的记忆化递归。
class Solution:
@functools.lru_cache()
def fib(self, n: int) -> int:
if n == 0:
return 0
if n == 1:
return 1
return (self.fib(n - 1) + self.fib(n - 2)) % 1000000007
- 时间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),避免了重复的计算。
- 空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n),栈的深度。
动态规划
在「记忆化搜索」的基础上,再迈出一步,就能得到「动态规划」的解法。它们都是把大问题拆解成小问题的方法。
- 「记忆化搜索」:是
从顶向下
的思路,即把大问题一步步拆分成小问题; - 「动态规划」:是
从底向上
的思路,即先得到小问题,然后再一步步推到出大问题。
动态规划的推导过程如下。
- 定义状态:
dp[i]
表示斐波拉契数列的第 n 个数字; - 状态转移方程:
F(N) = F(N - 1) + F(N - 2), 其中 N > 1.
- 初始条件:
F(0) = 0, F(1) = 1
Python 的代码如下:
class Solution(object):
def fib(self, n):
"""
:type n: int
:rtype: int
"""
if n == 0:
return 0
if n == 1:
return 1
dp = [0] * (n + 1)
dp[1] = 1
for i in range(2, n + 1):
dp[i] = (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % 1000000007
return dp[n]
C++ 代码如下:
class Solution {
public:
int fib(int n) {
vector<int> dp(101, -1);
dp[0] = 0;
dp[1] = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
dp[i] = (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % 1000000007;
}
return dp[n];
}
};
- 时间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n)
- 空间复杂度:
O
(
n
)
O(n)
O(n)
由于 dp[i]
的状态只跟 dp[i - 1]
和 dp[i - 2]
有关,所以可以进行状态的压缩,从而降低空间复杂度。即使用 3 个变量,分别表示
python 代码如下:
class Solution:
def fib(self, n: int) -> int:
a, b = 0, 1
for i in range(n):
a, b = b, (a + b) % 1000000007
return a
日期
2018 年 3 月 9 日
2021 年 8 月 5 日 —— 昨天去拍婚纱照了
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