文来自我的牛客博客:一道字节面试题
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题目
写一个函数,输入 n ,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项。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。
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/fei-bo-na-qi-shu-lie-lcof
面试现场
class Solution { public int fib(int n) { if(n == 0) return 0; if(n == 1) return 1; return fib(n - 1) + fib(n - 2); } }
回到学校
比如计算fib(6),从图片中可以看到,f(3)重复计算了3次,f(4)重复计算了2次,可想而知,越往上,那么重复计算的次数会越多。
记忆法递归
class Solution { public int fib(int n) { int [] arr = new int[n + 1]; for (int i = 0; i < arr.length;i++) { arr[i] = -1; } return fibWithArray(n, arr); } public int fibWithArray(int n,int [] arr) { if (n < 2) { return n; } if (arr[n] == -1) { arr[n] = (fibWithArray(n-1, arr) + fibWithArray(n-2, arr)) % 1000000007; } return arr[n]; } }
小夕:之前我的递归因为存在重复计算的问题,所以我就新开了一个数组,并初始化这个数组都为-1,当这个数组中的值对应是-1呢,那么就执行arr[n] = (fibWithArray(n-1, arr) + fibWithArray(n-2, arr)) % 1000000007;
,执行完以后arr[n]就不是-1了,那么下次因为不是-1.所以这个if (arr[n] == -1)
判断条件就不满足,所以就直接返回了arr[n]
,不会存在重复计算的问题!
举个例子,比如计算f(5) 从之前的图中可以看出来,为了计算f(5) 那么f(3)需要计算两次。
这里小夕我举个例子就一目了然了。现在用了数组只需要一次。
记忆法递归例子
递归动画
小夕:所以可以看到,因为有了数组,让计算f(5)的时候,f(4)f(3)f(2)只计算了一次,也就是说计算f(n)的时候,f(1)到f(n-1)只计算了一次,大大的减少了递归的时间。
动态规划解法
小管助教:小夕你的,"记忆化递归"的思考路径是"自顶向下"。而“动态规划”思考问题路径是"自下而上"。实际上,先“真正地”解决了数据规模较小的问题,然后一步一步地解决了数据规模较大的问题。
而斐波那契数列是通过"递归"定义的,通过这个递归关系式,我们可以知道斐波那契数列中任意一个位置的数值。
动态规划的关键是要找出来转移方程,什么是状态转移方程?你把 f(n)
想做一个状态 n
,这个状态 n
是由状态 n - 1
和状态n - 2
相加转移而来,这就叫状态转移。
所以很容易从斐波那契数列中得到状态转移方程:dp[i+1] = dp[i] + dp[i−1]
状态转移方程的初始状态很容易知道是:dp[0] = 1 dp[1] = 1
,我们要求的第n个斐波那契数列就是dp[n]
所以根据转移方程,可以得到如下代码:
class Solution { public int fib(int n) { if(n < 2) return n; int dp[] = new int[n + 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]; } }
动态规划优化
小管助教:由于dp数组中我们需要的数只和 dp[i] dp[i-1] dp[i-2]
有关,所以可以用sum,b,a来分别代表dp[i] dp[i-1] dp[i-2]
。
- 比如为了计算 dp[3], 需要先计算
dp[2] = dp[1] + dp[0]
。 我们不使用数组,也就是sum = b + a
。此时sum =1 b = 1 a= 0
- 为了计算dp[3] 需要保留dp[2]也就是sum的计算结果。
- 于是我们让
a = b = 1
也就是让a 保留 dp[1]的结果 让b = sum = 1
也就是让b保留dp[2]的结果 - 所以dp[3] = b + a = 2
上几个图示例一下。
动画演示一下
复杂度
由于没使用数组,空间复杂度是O(1),时间复杂度是O(n)
Java解法
class Solution { public int fib(int n) { int a = 0; int b = 1; if(n == 0) return 0; if(n == 1) return 1; int i = 2; int sum=0; while(i <= n) { sum = (a + b) % 1000000007; a = b; b = sum; i++; } return sum; } }
C++解法
class Solution { public: int fib(int n) { int a = 0; int b = 1; if(n == 0) return 0; if(n == 1) return 1; int i = 2; int sum=0; while(i <= n) { sum = (a + b) % 1000000007; a = b; b = sum; i++; } return sum; } };
JS解法
/** * @param {number} n * @return {number} */ var fib = function(n) { var a = 0; var b = 1; if(n == 0) return 0; if(n == 1) return 1; var i = 2; var sum=0; while(i <= n) { sum = (a + b) % 1000000007; a = b % 1000000007; b = sum; i++; } return sum; };
PY解法
class Solution(object): def fib(self, n): a = 0; b = 1; if(n == 0): return 0; if(n == 1): return 1; i = 2; sum=0; while(i <= n): sum = (a + b) % 1000000007; a = b; b = sum; i += 1; return sum;
PHP解法
class Solution { /** * @param Integer $n * @return Integer */ function fib($n) { $a = 0; $b = 1; if($n == 0) return 0; if($n == 1) return 1; $i = 2; $sum=0; while($i <= $n) { $sum = ($a + $b) % 1000000007; $a = $b; $b = $sum; $i++; } return $sum; } }
GO解法
func fib(N int) int { a := 0; b := 1; if N == 0 { return 0; } if N == 1 { return 1; } sum := 0; for i := 2; i <= N; i++ { sum = (a + b) % 1000000007; a = b; b = sum; } return sum; }
最后
最后有话说
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