面试经历总结斐波那契算法
问题：有一数列1,1,2,3,5,8.........................,n，它的后一项是前两项之和，求第n项=? 分析：要求出n的值需要知道它的前两项是n-2,n-1;所以由此可以推导在某种情况下有f(n)=f(n-2)+f(n-1)。
需要注意的是： 当n=1,f(1)=1; 当n=2,f(2)=1; 当n=3,f(3)=f(1)+f(2)=2; .............................. 此时开始满足f(n)=f(n-2)+f(n-1)且n>=3;所以它的反面是f(n)=1当n<3。
// 正确答案
public long f(long n)// 错误答案，漏掉了第二项，会造成内存溢出错误
{
if (n < 3)
return 1;
else
return f(n - 1) + f(n-2);
}
public long f2(long n)注：算的时候最好将结果带入进去验证，错误答案是我在30秒内给面试官的答案,当时有点小紧张脑袋不好使了，漏掉了n=2的情况。
{
if (n ==1)
return 1;
else
return f2(n - 1) + f2(n-2);
}
斐波那契算法分析
以下内容转自：http://www.cnblogs.com/end/archive/2011/10/26/2225688.html（斐波那契数列算法分析）
背景：
假定你有一雄一雌一对刚出生的兔子，它们在长到一个月大小时开始交配，在第二月结束时，雌兔子产下另一对兔子，过了一个月后它们也开始繁殖，如此这般持续下去。每只雌兔在开始繁殖时每月都产下一对兔子，假定没有兔子死亡，在一年后总共会有多少对兔子？
在一月底，最初的一对兔子交配，但是还只有1对兔子；在二月底，雌兔产下一对兔子，共有2对兔子；在三月底，最老的雌兔产下第二对兔子，共有3对兔子；在四月底，最老的雌兔产下第三对兔子，两个月前生的雌兔产下一对兔子，共有5对兔子；……如此这般计算下去，兔子对数分别是：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55,89, 144, ...看出规律了吗？从第3个数目开始，每个数目都是前面两个数目之和。这就是著名的斐波那契（Fibonacci）数列。
有趣问题：
1，有一段楼梯有10级台阶,规定每一步只能跨一级或两级,要登上第10级台阶有几种不同的走法?
答：这就是一个斐波那契数列：登上第一级台阶有一种登法；登上两级台阶，有两种登法；登上三级台阶，有三种登法；登上四级台阶，有五种方法……所以，1，2，3，5，8，13……登上十级，有89种。
2，数列中相邻两项的前项比后项的极限是多少，就是问，当n趋于无穷大时，F(n)/F(n+1)的极限是多少？
答：这个可由它的通项公式直接得到，极限是(-1+√5)/2，这个就是所谓的黄金分割点，也是代表大自然的和谐的一个数字。
数学表示：
Fibonacci数列的数学表达式就是：
F(n) = F(n-1) + F(n-2)
F(1) = 1
F(2) = 1
递归程序1：
Fibonacci数列可以用很直观的二叉递归程序来写，用C++语言的描述如下：
long fib1(int n)
{
if (n <= 2)
{
return 1;
}
else
{
return fib1(n-1) + fib1(n-2);
}
}
看上去程序的递归使用很恰当，可是在用VC2005的环境下测试n=37的时候用了大约3s，而n=45的时候基本下楼打完饭也看不到结果……显然这种递归的效率太低了！！
递归效率分析：
例如，用下面一个测试函数：
long fib1(int n, int* arr)
{
arr[n]++;
if (n <= 2)
{
return 1;
}
else
{
return fib1(n-1, arr) + fib1(n-2, arr);
}
}
这时，可以得到每个fib(i)被计算的次数：
fib(10) = 1 fib(9) = 1 fib(8) = 2 fib(7) = 3
fib(6) = 5 fib(5) = 8 fib(4) = 13 fib(3) = 21
fib(2) = 34 fib(1) = 55 fib(0) = 34
可见，计算次数呈反向的Fibonacci数列，这显然造成了大量重复计算。
我们令T(N)为函数fib(n)的运行时间，当N>=2的时候我们分析可知：
T(N) = T(N-1) + T(N-2) + 2
而fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)，所以有T(N) >= fib(n)，归纳法证明可得：
fib(N) < (5/3)^N
当N>4时，fib（N）>= (3/2)^N
标准写法：
显然这个O（(3/2)^N）是以指数增长的算法，基本上是最坏的情况。
其实，这违反了递归的一个规则：合成效益法则。
合成效益法则（Compound interest rule）：在求解一个问题的同一实例的时候，切勿在不同的递归调用中做重复性的工作。
所以在上面的代码中调用fib(N-1)的时候实际上同时计算了fib(N-2)。这种小的重复计算在递归过程中就会产生巨大的运行时间。
递归程序2：
用一叉递归程序就可以得到近似线性的效率，用C++语言的描述如下：
long fib(int n, long a, long b, int count)
{
if (count == n)
return b;
return fib(n, b, a+b, ++count);
}
long fib2(int n)
{
return fib(n, 0, 1, 1);
}
这种方法虽然是递归了，但是并不直观，而且效率上相比下面的迭代循环并没有优势。
迭代解法：
Fibonacci数列用迭代程序来写也很容易，用C++语言的描述如下：
//也可以用数组将每次计算的f(n)存储下来，用来下次计算用（空间换时间）
long fib3 (int n)
{
long x = 0, y = 1;
for (int j = 1; j < n; j++)
{
y = x + y;
x = y - x;
}
return y;
}
这时程序的效率显然为O（N），N = 45的时候<1s就能得到结果。
矩阵乘法：
我们将数列写成：
Fibonacci[0] = 0，Fibonacci[1] = 1
Fibonacci[n] = Fibonacci[n-1] + Fibonacci[n-2] (n >= 2)
可以将它写成矩阵乘法形式：
将右边连续的展开就得到：
下面就是要用O(log(n))的算法计算：
显然用二分法来求，结合一些面向对象的概念，C++代码如下：
class Matrix
{
public:
long matr[2][2];
Matrix(const Matrix&rhs);
Matrix(long a,long b,long c, long d);
Matrix&operator=(const Matrix&);
friend Matrixoperator*(const Matrix& lhs,const Matrix& rhs)
{
Matrix ret(0,0,0,0);
ret.matr[0][0] = lhs.matr[0][0]*rhs.matr[0][0] + lhs.matr[0][1]*rhs.matr[1][0];
ret.matr[0][1] = lhs.matr[0][0]*rhs.matr[0][1] + lhs.matr[0][1]*rhs.matr[1][1];
ret.matr[1][0] = lhs.matr[1][0]*rhs.matr[0][0] + lhs.matr[1][1]*rhs.matr[1][0];
ret.matr[1][1] = lhs.matr[1][0]*rhs.matr[0][1] + lhs.matr[1][1]*rhs.matr[1][1];
return ret;
}
};
Matrix::Matrix(long a,long b,long c, long d)
{
this->matr[0][0] = a;
this->matr[0][1] = b;
this->matr[1][0] = c;
this->matr[1][1] = d;
}
Matrix::Matrix(const Matrix &rhs)
{
this->matr[0][0] = rhs.matr[0][0];
this->matr[0][1] = rhs.matr[0][1];
this->matr[1][0] = rhs.matr[1][0];
this->matr[1][1] = rhs.matr[1][1];
}
Matrix& Matrix::operator =(const Matrix &rhs)
{
this->matr[0][0] = rhs.matr[0][0];
this->matr[0][1] = rhs.matr[0][1];
this->matr[1][0] = rhs.matr[1][0];
this->matr[1][1] = rhs.matr[1][1];
return *this;
}
Matrix power(const Matrix& m,int n)
{
if (n == 1)
return m;
if (n%2 == 0)
return power(m*m, n/2);
else
return power(m*m, n/2) * m;
}
long fib4 (int n)
{
Matrix matrix0(1, 1, 1, 0);
matrix0 = power(matrix0, n-1);
return matrix0.matr[0][0];
}
这时程序的效率为O（log(N)）。
公式解法：
在O（1）的时间就能求得到F(n)了：
注意：其中[x]表示取距离x最近的整数。
用C++写的代码如下：
long fib5(int n)
{
double z = sqrt(5.0);
double x = (1 + z)/2;
double y = (1 - z)/2;
return (pow(x, n) - pow(y, n))/z + 0.5;
}
这个与数学库实现开方和乘方本身效率有关的，我想应该还是在O(log(n))的效率。
总结：
上面给出了5中求解斐波那契数列的方法，用测试程序主函数如下：
int main()
{
cout << fib1(45) << endl;
cout << fib2(45) << endl;
cout << fib3(45) << endl;
cout << fib4(45) << endl;
cout << fib5(45) << endl;
return 0;
}
函数fib1会等待好久，其它的都能很快得出结果，并且相同为：1134903170。
而后面两种只有在n = 1000000000的时候会显示出优势。由于我的程序都没有涉及到高精度，所以要是求大数据的话，可以通过取模来获得结果的后4位来测试效率与正确性。
另外斐波那契数列在实际工作中应该用的很少，尤其是当数据n很大的时候（例如：1000000000），所以综合考虑基本普通的非递归O(n)方法就很好了，没有必要用矩阵乘法。
附录：
程序全部源码：
#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
#include<cmath>
#include<fstream>
usingnamespace std;
class Matrix
{
public:
long matr[2][2];
Matrix(const Matrix&rhs);
Matrix(long a,long b,long c, long d);
Matrix&operator=(const Matrix&);
friend Matrixoperator*(const Matrix& lhs,const Matrix& rhs)
{
Matrix ret(0,0,0,0);
ret.matr[0][0] = lhs.matr[0][0]*rhs.matr[0][0] + lhs.matr[0][1]*rhs.matr[1][0];
ret.matr[0][1] = lhs.matr[0][0]*rhs.matr[0][1] + lhs.matr[0][1]*rhs.matr[1][1];
ret.matr[1][0] = lhs.matr[1][0]*rhs.matr[0][0] + lhs.matr[1][1]*rhs.matr[1][0];
ret.matr[1][1] = lhs.matr[1][0]*rhs.matr[0][1] + lhs.matr[1][1]*rhs.matr[1][1];
return ret;
}
};
Matrix::Matrix(long a,long b,long c, long d)
{
this->matr[0][0] = a;
this->matr[0][1] = b;
this->matr[1][0] = c;
this->matr[1][1] = d;
}
Matrix::Matrix(const Matrix &rhs)
{
this->matr[0][0] = rhs.matr[0][0];
this->matr[0][1] = rhs.matr[0][1];
this->matr[1][0] = rhs.matr[1][0];
this->matr[1][1] = rhs.matr[1][1];
}
Matrix& Matrix::operator =(const Matrix &rhs)
{
this->matr[0][0] = rhs.matr[0][0];
this->matr[0][1] = rhs.matr[0][1];
this->matr[1][0] = rhs.matr[1][0];
this->matr[1][1] = rhs.matr[1][1];
return *this;
}
Matrix power(const Matrix& m,int n)
{
if (n == 1)
return m;
if (n%2 == 0)
return power(m*m, n/2);
else
return power(m*m, n/2) * m;
}
//普通递归
long fib1(int n)
{
if (n <= 2)
{
return 1;
}
else
{
return fib1(n-1) + fib1(n-2);
}
}
/*上面的效率分析代码
long fib1(int n, int* arr)
{
arr[n]++;
if (n <= 1)
{
return 1;
}
else
{
return fib1(n-1, arr) + fib1(n-2, arr);
}
}
*/
long fib(int n,long a,long b, int count)
{
if (count == n)
return b;
return fib(n, b, a+b, ++count);
}
//一叉递归
long fib2(int n)
{
return fib(n, 0, 1, 1);
}
//非递归方法O(n)
long fib3 (int n)
{
long x = 0, y = 1;
for (int j = 1; j < n; j++)
{
y = x + y;
x = y - x;
}
return y;
}
//矩阵乘法O(log(n))
long fib4 (int n)
{
Matrix matrix0(1, 1, 1, 0);
matrix0 = power(matrix0, n-1);
return matrix0.matr[0][0];
}
//公式法O(1)
long fib5(int n)
{
double z = sqrt(5.0);
double x = (1 + z)/2;
double y = (1 - z)/2;
return (pow(x, n) - pow(y, n))/z + 0.5;
}
int main()
{
//n = 45时候fib1()很慢
int n = 10;
cout << fib1(n) << endl;
cout << fib2(n) << endl;
cout << fib3(n) << endl;
cout << fib4(n) << endl;
cout << fib5(n) << endl;
return 0;
}以下内容转自：http://www.cnblogs.com/end/archive/2011/10/26/2225723.html
斐波那契数列Log(n)算法
想法源于题目：一个人一次可以上一个台阶，也可以上两个台阶，问上到20级台阶有多少种走法？
我们也会发现：
f(3) = f(2) + f(1);
f(4) = 2*(f2)+1*f(1);
f(5) = 3*(f2) + 2*f(1);
f(6) = 5*f(2) + 3*f(1);
..........
f(n) = a*f(x) + b * f(y);
a,b同样是斐波那契数列中的数；同时发现当：
a+x == n && b+y ==n-1 && x == y+1时等式成立；
/// <summary>
/// 基本原理为:
/// n为偶数时f(n)=f(n/2)*f(n/2)+f(n-1)*f(n-1);
/// n为基数时f(n)=f(n/2+1)*f(n/2)+f(n/2)*f(n/2-1);
/// </summary>
/// <param name="n"></param>
/// <returns></returns>
public static long Fn2(int n)
{
if (1 < n)
{
var steps = new Stack<int>();
while (n > 2)
{
steps.Push(n);
n /= 2;
}
long r1 = 2, r2 = 3;
while (steps.Count > 0)
{
int tmp = steps.Pop();
if (3 < tmp)
{
long tr1;
long tr2;
if (0 == tmp%2)
{
tr1 = 2*r1*r1 + r2*r2 - 2*r1*r2;
tr2 = 2*r1*r2 - r1*r1;
r1 = tr1;
r2 = tr2;
}
else
{
tr1 = 2*r1*r2 - r1*r1;
tr2 = r1*r1 + r2*r2;
r1 = tr1;
r2 = tr2;
}
}
else
{
r1 = 3;
r2 = 5;
}
}
return r1;
}
if (1 == n) return 1;
return -1;
}