详解斐波那契数列

下面是斐波那契数列的详细讲解:

什么是斐波那契数列?

斐波那契数列指的是这样一个数字序列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波那契数列以递归的方式定义:$$
F_0=0, F_1=1
$$
$$
F_n=F_{n-1}+F_{n-2} \space (n≥2)
$$

斐波那契数列的作用?

斐波那契数列在计算机编程中有着广泛的应用。在斐波那契数列中,每个数字都等于前两个数字之和。这种递推的思想被应用在很多场合,例如动态规划、分治算法、字符串匹配等算法中。

如何在编程中使用斐波那契数列?

1. 使用递归函数

使用递归函数可以非常简单地实现斐波那契数列的计算。

def fib(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

# 测试代码
print(fib(6)) # 输出 8

虽然这个方法可以很容易地实现斐波那契数列的计算,但是它有一个很大的问题,就是当n很大时,递归的深度会非常大,导致计算时间很长,甚至可能导致栈溢出。

2. 使用循环

使用循环可以避免递归函数带来的问题。

def fib(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    prev, curr = 0, 1
    for i in range(2, n+1):
        prev, curr = curr, prev + curr
    return curr

# 测试代码
print(fib(6)) # 输出 8

这个方法的时间复杂度是O(n),在n比较大的时候,也要注意计算时间的问题。

示例说明

示例1:使用斐波那契数列解决青蛙跳楼梯问题

题目描述:

一个小青蛙要跳上n层高的楼梯,每次只能跳上1层或2层,问有多少种不同的方法可以跳到楼梯顶部?

解决方案:

这个问题可以用斐波那契数列来解决。如果小青蛙要跳到第n层楼梯,他可以从n-1层楼梯跳1步,也可以从n-2层楼梯跳2步。因此跳n层楼梯的方案数就是跳到n-1层楼梯的方案数加上跳到n-2层楼梯的方案数。这就是一个斐波那契数列的问题。

def fib(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    prev, curr = 0, 1
    for i in range(2, n+1):
        prev, curr = curr, prev + curr
    return curr

# main函数
def main():
    n = 10
    print(fib(n+1))

if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果为:<<89>>,表示小青蛙跳到10层楼梯的方案数是89。

示例2:使用斐波那契数列解决变态跳台阶问题

题目描述:

一个小青蛙要跳上n级台阶,每次可以跳1,2,3,...,n级,求小青蛙跳完n级台阶共有多少种跳法。

解决方案:

同样可以用斐波那契数列解决。因为小青蛙可以跳1,2,3,...,n级,所以跳n级台阶的方案数就是跳到n-1级台阶的方案数加上跳到n-2级台阶的方案数,一直加到跳到第1级台阶的方案数,这又是一个斐波那契数列的问题。

def fib(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    prev, curr = 0, 1
    for i in range(2, n+1):
        prev, curr = curr, 2*curr  # curr表示跳到当前台阶的方案数,2*curr表示到达当前台阶的方案数
    return curr

# main函数
def main():
    n = 4
    print(fib(n+1))

if __name__ == '__main__':
    main()

输出结果为:<<8>>,表示小青蛙跳到4级台阶的方案数是8。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解斐波那契数列 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • Python机器学习之基础概述

    Python机器学习之基础概述 机器学习是一种人工智能技术,它可以让计算机从数据中学习并自动改进。Python是一种流行的编程语言,它在机器学习领域得到了广泛的应用。本文将介绍Python机器学习的基础概述,包括机器学习的类型、常用的Python机器学习库和两个示例说明。 机器学习的类型 机器学习可以分为三种类型:监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 …

    python 2023年5月14日
    00
  • 详解Python编程中基本的数学计算使用

    下面是详细讲解“详解Python编程中基本的数学计算使用”的完整攻略。 Python编程中基本的数学计算使用 Python是一种强大的编程语言,提供了丰富数学算操作。下面介绍Python编中基本的数学计算使用。 加法、减法、乘法和除法 加法、减法乘法和除法是Python中最基本的数学计算操作,可以使用加号、减号、乘号和除号来实现。 下面是一个Python实现…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python实现的中国剩余定理算法示例

    Python实现中国剩余定理算法 中国剩余定理(Chinese Remainder Theorem,CRT)是一种求解同余方程组的方法,它的基本思想是:对于同余方程组,通过求解每个方程解再利用CRT求解整个方程组的解。Python中,可以使用sympy库实现中国剩余定理算法。本文详细讲解Python实现中国剩余定理算法的完整攻略,包括算法原理、Python实…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python基于回溯法子集树模板解决数字组合问题实例

    以下是关于“Python基于回溯法子集树模板解决数字组合问题实例”的完整攻略: 简介 回溯法是一种常用的解决组合问题的算法,它通过枚举所有可能的解决方案,找到符合条件的解决方案。在本教程中,我们将介绍如何使用Python实现回溯法,解决数字组合问题。 数字组合问题 数字组合问题是一种常见的组合问题,它的目标是从给定的数字集合中,找到所有可能的组合,使得它们的…

    python 2023年5月14日
    00
  • 【JavaScript快速排序算法】不同版本原理分析

    说明 快速排序(QuickSort),又称分区交换排序(partition-exchange sort),简称快排。快排是一种通过基准划分区块,再不断交换左右项的排序方式,其采用了分治法,减少了交换的次数。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速…

    算法与数据结构 2023年4月18日
    00
  • 数据结构与算法大作业:走迷宫程序(C语言,DFS)(代码以及思路)

    好家伙,写大作业,本篇为代码的思路讲解   1.大作业要求 走迷宫程序 问题描述: 以一个 m * n 的长方阵表示迷宫, 0和1分别表示迷宫的通路和障碍。 设计一个程序, 对任意设定的迷宫, 求出一条从入口到出口的通路, 或得出没有通路的结论。 基本要求: (1) 实现一个以链表做存储的栈类型, 然后编写一个求解迷宫的非递归程序。 求的通路以三元组(i, …

    算法与数据结构 2023年5月9日
    00
  • python实现狄克斯特拉算法

    下面是关于“Python实现Dijkstra算法”的完整攻略。 1. Dijkstra算法简介 Dijkstra算法是一种用于解决带权重图的单源最短路径问题的算法。它的基本思想是从起点开始,逐步扩展到其他节点,直到到达终点。在扩展的过程中,我们维护一个距离数组,用于记录每个节点到起点的距离。在 Python 中,我们可以使用Dijkstra算法来解决任意带权…

    python 2023年5月13日
    00
  • 浅谈Python几种常见的归一化方法

    浅谈Python几种常见的归一化方法 在机器学习中,归一化是一种常用的数据预处理技术,其目的是将不同量纲的特征值缩放到相同的范内,以便更好地进行模型训练和预测。本文将介绍Python中几种常见的归一化方法,并提供两个示例说明。 1. Min-Max归一化 Min-Max归一化是一种常用的线性归一化方法,其公式如下: $${norm} = \frac{x – …

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部