斐波那契数列在C++中可通过递归、迭代、动态规划和矩阵快速幂实现;2. 递归简洁但低效,时间复杂度O(2^n);3. 迭代法时间复杂度O(n),空间复杂度O(1),推荐日常使用;4. 动态规划通过记忆化优化递归,时间复杂度O(n),需额外空间;5. 矩阵快速幂适用于大数值,时间复杂度O(log n),适合高性能场景。

计算斐波那契数列在C++中有多种实现方式,每种方法在效率和可读性上各有特点。斐波那契数列定义为:第0项是0,第1项是1,从第2项开始,每一项都等于前两项之和(即 F(n) = F(n-1) + F(n-2))。下面介绍几种常见的C++实现方法。
最直观的方法是使用递归:
#include <iostream>
using namespace std;
<p>int fib(int n) {
if (n <= 1)
return n;
return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}</p><p>int main() {
int n = 10;
cout << "F(" << n << ") = " << fib(n) << endl;
return 0;
}</p>这种方法代码简洁,但存在大量重复计算,时间复杂度为O(2^n),当n较大时性能急剧下降,不推荐用于实际应用。
使用循环避免重复计算,效率更高:
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#include <iostream>
using namespace std;
<p>int fib(int n) {
if (n <= 1)
return n;</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>int a = 0, b = 1, c;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
c = a + b;
a = b;
b = c;
}
return b;}
int main() { int n = 10; cout << "F(" << n << ") = " << fib(n) << endl; return 0; }
该方法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),适合大多数场景,是实际开发中的首选方案。
如果仍想使用递归结构,可通过记忆化优化性能:
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
<p>int fib_helper(int n, vector<int>& memo) {
if (n <= 1)
return n;
if (memo[n] != -1)
return memo[n];
memo[n] = fib_helper(n - 1, memo) + fib_helper(n - 2, memo);
return memo[n];
}</p><p>int fib(int n) {
vector<int> memo(n + 1, -1);
return fib_helper(n, memo);
}</p><p>int main() {
int n = 10;
cout << "F(" << n << ") = " << fib(n) << endl;
return 0;
}</p>通过保存已计算的结果,避免重复调用,时间复杂度降为O(n),但需要额外的内存空间。
对于非常大的n(如n > 1e9),可以使用矩阵快速幂将时间复杂度降至O(log n)。核心思想是利用以下矩阵关系:
[ F(n+1), F(n) ] = [ F(n), F(n-1) ] × [[1,1],[1,0]]
通过快速幂算法计算矩阵的n次方,即可得到结果。虽然实现稍复杂,但在竞赛或高性能需求中很有用。
基本上就这些常见方法。日常使用推荐迭代法,平衡了效率与代码清晰度。根据具体需求选择合适的方式即可。
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