• 斐波那契数列求解


    斐波那契数列的定义如下:

    当n=0时,F[n]=0;

    当n=1时,F[n]=1;

    当n>1时,F[n]=F[n-1]+F[n-2];

    解法一(动态规划思想):

    int Fib(int n)
    {
        int pre1=1;
        int pre2=0;
        if(n==0)
            return 0;
        if(n==1)
            return 1;
        for(int i=2;i<=n;i++)
       {
            result=pre1+pre2;
            pre2=pre1;
            pre1=result;
       }
       return result;
    }

    时间复杂度为O(n);

    解法二:分治策略

    (F(n),F(n-1))=(F(n-1),F(n-2))*A=...=(F(1),F(0))*A^(n-1);

    A={{1,1},{1,0}};

    转化为求矩阵A的幂。

    代码如下:

    #include<iostream>
    using namespace std;
    class Matrix2
    {
    public:
    	Matrix2(int a1,int a2,int b1,int b2)
    	{
    		m11=a1;
    		m12=a2;
    		m21=b1;
    		m22=b2;
    	}
    	int getm11()const
    	{
    		return m11;
    	}
    	int getm12()const
    	{
    		return m12;
    	}
    	int getm21()const
    	{
    		return m21;
    	}
    	int getm22()const
    	{
    		return m22;
    	}
    private:
    	int m11;
    	int m12;
    	int m21;
    	int m22;
    };
    Matrix2 MatrixPow(const Matrix2& m,int n);
    int Fib(int n);
    int main()
    {
    	int n;
    	cin>>n;
    	cout<<Fib(n)<<endl;
    	return 0;
    }
    Matrix2 matmultiply(const Matrix2& mat1,const Matrix2& mat2)
    {
    	int m11=mat1.getm11()*mat2.getm11()+mat1.getm12()*mat2.getm21();
    	int m12=mat1.getm11()*mat2.getm12()+mat1.getm12()*mat2.getm22();
    	int m21=mat1.getm21()*mat2.getm11()+mat1.getm22()*mat2.getm21();
    	int m22=mat1.getm21()*mat2.getm12()+mat1.getm22()*mat2.getm22();
    	return Matrix2(m11,m12,m21,m22);
    }
    Matrix2 MatrixPow(const Matrix2& mat,int n)
    {
    	Matrix2 result(1,0,1,0);
    	Matrix2 tmp=mat;
    	for(; n; n>>=1)
    	{
    		if(n&1)
    			result=matmultiply(result,tmp);
    		tmp=matmultiply(tmp,tmp);
    	}
    	return result;
    }
    int Fib(int n)
    {
    	if(n==0)
    		return 0;
    	else if(n==1)
    		return 1;
    	Matrix2 mat(1,1,1,0);
    	Matrix2 an=MatrixPow(mat,n-1);
    	return an.getm11();
    }

    时间复杂度为O(nlogn);


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/keanuyaoo/p/3303920.html
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