斐波那契数列--别样的解法--O(N)

斐波那契数列--别样的解法--O(N)

在使用递归来求斐波那契数列时，可以发现，在这个过程中我们重复计算了一些值，如下图所示，很多值都计算过了，但在递归过程我们没有做其他的 *** 作，所以就只能重复的算下去，那如果我们将计算的值保存下来，在进行递归时能够查找到计算过的值，就直接调用而不用重复的计算了。

先来看初级版

public class Test3 {

    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.nanoTime(); //获取开始时间
        int a = fib(20);
        System.out.println(a);
        long endTime = System.nanoTime(); //获取结束时间

        System.out.println("time:" + (endTime - startTime) + "ns"); //输出程序运行时间
    }

    private static Integer fib(int n){
        if (n==0)return 0;
        if (n==1||n==2)return 1;
        return fib(n-1)+fib(n-2);
    }
}

然后测个速，我这里用的纳秒

进阶版

import java.util.*;

public class Test1 {
    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.nanoTime(); //获取开始时间
        int a = f(20);
        System.out.println(a);
        long endTime = System.nanoTime(); //获取结束时间

        System.out.println("time:" + (endTime - startTime) + "ns"); //输出程序运行时间

    }

    private static Integer f(int n){
        if (n==0)return 0;
        int[] b = new int[n+1];
        return save(b,n);
    }

    private static Integer save(int[] a,int n){
        if (n ==1||n==2)return 1;
        if (a[n]!=0)return a[n];
        a[n] = save(a, n-1)+save(a,n-2);
        return a[n];
    }
}

可以看到，速度整整快了三倍多，这只是简单的一个比较，我们再来算一下时间复杂度。

A：

因为我们将每一次计算的结果都保存在数组中，所以不存在重复的计算，输入的值为N时，所要解决的问题也就是N个，每个问题所需的时间为O(1),总的时间复杂度也就是O(N)。相比纯递归根本不是一个级别的差异。

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