Python【算法实例】:斐波那契数列两种时间复杂度

2018-03-1400:17:33后端程序开发Comments3,464 views字数 1075阅读模式

斐波那契数列

概述:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1750.html

斐波那契数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*)在现代物理、准晶体结构、化学等领域,斐波纳契数列都有直接的应用,为此,美国数学会从1963起出版了以《斐波纳契数列季刊》为名的一份数学杂志,用于专门刊载这方面的研究成果。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1750.html

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求解:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1750.html

求解斐波那契数列的F(n)有两种常用算法:递归算法和非递归算法。试分析两种算法的时间复杂度。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1750.html

1 递归算法

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
def fibonacci(n):
    if == 0:
        return 0
    elif n <= 2:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1+ fibonacci(n-2)
fibonacci(100)

时间复杂度:求解F(n),必须先计算F(n-1)和F(n-2),计算F(n-1)和F(n-2),又必须先计算F(n-3)和F(n-4)。。。。。。以此类推,直至必须先计算F(1)和F(0),然后逆推得到F(n-1)和F(n-2)的结果,从而得到F(n)要计算很多重复的值,在时间上造成了很大的浪费,算法的时间复杂度随着N的增大呈现指数增长,时间的复杂度为O(2^n),即2的n次方文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1750.html

2 非递归算法

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
def fibonacci(n):
    if == 0:
        return 0
    elif n <= 2:
        return 1
    else:
        num1 = 1
        num2 = 1
        for in range(2,n-1):
            num2 = num2 + num1
            num1 = num2 - num1
        return num1 + num2
print(fibonacci(100))

算法复杂度:从n>2开始计算,用F(n-1)和F(n-2)两个数相加求出结果,这样就避免了大量的重复计算,它的效率比递归算法快得多,算法的时间复杂度与n成正比,即算法的时间复杂度为O(n)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/1750.html

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