• 程序員面試題-求Fibonacci數列[算法]

    時間:2022-07-13 14:36:09 面試 我要投稿
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    程序員面試題-求Fibonacci數列[算法]

    題目:定義Fibonacci數列如下:

    程序員面試題-求Fibonacci數列[算法]

    /0n=0

    f(n)= 1n=1

    f(n-1)+f(n-2)n=2

    輸入n,用最快的方法求該數列的第n項。

    分析:在很多C語言教科書中講到遞歸函數的時候,都會用Fibonacci作為例子。因此很多程序員對這道題的遞歸解法非常熟悉,看到題目就能寫出如下的遞歸求解的代碼。

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    // Calculate the nth item of Fibonacci Series recursively

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    long long Fibonacci_Solution1(unsigned int n)

    {

    int result[2] = {0, 1};

    if(n < 2)

    return result[n];

    return Fibonacci_Solution1(n - 1) + Fibonacci_Solution1(n - 2);

    }

    但是,教科書上反復用這個題目來講解遞歸函數,并不能說明遞歸解法最適合這道題目。我們以求解f(10)作為例子來分析遞歸求解的過程。要求得f(10),需要求得f(9)和f(8)。同樣,要求得f(9),要先求得f(8)和f(7)……我們用樹形結構來表示這種依賴關系

    f(10)

    /

    f(9)f(8)

    //

    f(8) f(7)f(7)f(6)

    / /

    f(7) f(6)f(6) f(5)

    我們不難發現在這棵樹中有很多結點會重復的,而且重復的結點數會隨著n的增大而急劇增加。這意味這計算量會隨著n的增大而急劇增大。事實上,用遞歸方法計算的時間復雜度是以n的指數的方式遞增的。大家可以求Fibonacci的第100項試試,感受一下這樣遞歸會慢到什么程度。在我的機器上,連續運行了一個多小時也沒有出來結果。

    其實改進的方法并不復雜。上述方法之所以慢是因為重復的計算太多,只要避免重復計算就行了。比如我們可以把已經得到的數列中間項保存起來,如果下次需要計算的時候我們先查找一下,如果前面已經計算過了就不用再次計算了。

    更簡單的辦法是從下往上計算,首先根據f(0)和f(1)算出f(2),在根據f(1)和f(2)算出f(3)……依此類推就可以算出第n項了。很容易理解,這種思路的時間復雜度是O(n)。

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    // Calculate the nth item of Fibonacci Series iteratively

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    long long Fibonacci_Solution2(unsigned n)

    {

    int result[2] = {0, 1};

    if(n < 2)

    return result[n];

    long long fibNMinusOne = 1;

    long long fibNMinusTwo = 0;

    long long fibN = 0;

    for(unsigned int i = 2; i <= n; ++ i)

    {

    fibN = fibNMinusOne + fibNMinusTwo;

    fibNMinusTwo = fibNMinusOne;

    fibNMinusOne = fibN;

    }

    return fibN;

    }

    這還不是最快的方法。下面介紹一種時間復雜度是O(logn)的方法。在介紹這種方法之前,先介紹一個數學公式:

    {f(n), f(n-1), f(n-1), f(n-2)} ={1, 1, 1,0}n-1

    (注:{f(n+1), f(n), f(n), f(n-1)}表示一個矩陣。在矩陣中第一行第一列是f(n+1),第一行第二列是f(n),第二行第一列是f(n),第二行第二列是f(n-1)。)

    有了這個公式,要求得f(n),我們只需要求得矩陣{1, 1, 1,0}的n-1次方,因為矩陣{1, 1, 1,0}的n-1次方的結果的第一行第一列就是f(n)。這個數學公式用數學歸納法不難證明。感興趣的朋友不妨自己證明一下。

    現在的問題轉換為求矩陣{1, 1, 1, 0}的乘方。如果簡單第從0開始循環,n次方將需要n次運算,并不比前面的方法要快。但我們可以考慮乘方的如下性質:

    / an/2*an/2 n為偶數時

    an=

    a(n-1)/2*a(n-1)/2 n為奇數時

    要求得n次方,我們先求得n/2次方,再把n/2的結果平方一下。如果把求n次方的問題看成一個大問題,把求n/2看成一個較小的問題。這種把大問題分解成一個或多個小問題的思路我們稱之為分治法。這樣求n次方就只需要logn次運算了。

    實現這種方式時,首先需要定義一個2×2的矩陣,并且定義好矩陣的乘法以及乘方運算。當這些運算定義好了之后,剩下的事情就變得非常簡單。完整的實現代碼如下所示。

    #include

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    // A 2 by 2 matrix

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    struct Matrix2By2

    {

    Matrix2By2

    (

    long long m00 = 0,

    long long m01 = 0,

    long long m10 = 0,

    long long m11 = 0

    )

    :m_00(m00), m_01(m01), m_10(m10), m_11(m11)

    {

    }

    long long m_00;

    long long m_01;

    long long m_10;

    long long m_11;

    };

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    // Multiply two matrices

    // Input: matrix1 - the first matrix

    // matrix2 - the second matrix

    //Output: the production of two matrices

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    Matrix2By2 MatrixMultiply

    (

    const Matrix2By2& matrix1,

    const Matrix2By2& matrix2

    )

    {

    return Matrix2By2(

    matrix1.m_00 * matrix2.m_00 + matrix1.m_01 * matrix2.m_10,

    matrix1.m_00 * matrix2.m_01 + matrix1.m_01 * matrix2.m_11,

    matrix1.m_10 * matrix2.m_00 + matrix1.m_11 * matrix2.m_10,

    matrix1.m_10 * matrix2.m_01 + matrix1.m_11 * matrix2.m_11);

    }

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    // The nth power of matrix

    // 1 1

    // 1 0

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    Matrix2By2 MatrixPower(unsigned int n)

    {

    assert(n > 0);

    Matrix2By2 matrix;

    if(n == 1)

    {

    matrix = Matrix2By2(1, 1, 1, 0);

    }

    else if(n % 2 == 0)

    {

    matrix = MatrixPower(n / 2);

    matrix = MatrixMultiply(matrix, matrix);

    }

    else if(n % 2 == 1)

    {

    matrix = MatrixPower((n - 1) / 2);

    matrix = MatrixMultiply(matrix, matrix);

    matrix = MatrixMultiply(matrix, Matrix2By2(1, 1, 1, 0));

    }

    return matrix;

    }

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    // Calculate the nth item of Fibonacci Series using devide and conquer

    ///////////////////////////////////////////////////////////////////////

    long long Fibonacci_Solution3(unsigned int n)

    {

    int result[2] = {0, 1};

    if(n < 2)

    return result[n];

    Matrix2By2 PowerNMinus2 = MatrixPower(n - 1);

    return PowerNMinus2.m_00;

    }

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