本文来自网易公开课的<算法导论>第3讲分治法。让我对分治法的使用有了一个新的认识斐波那契数列,又称黄金分割数列,F0=0,F1=1,Fn=F(n-1)+F(n-2)(n>=2,n∈N*)
下面我将使用Java(是的,又是Java,不过我觉得没什么问题,算法嘛,重在思想)来分别实现这三种方法。后来视频看到一半,发现使用朴素递归方法求解该问题时,有许多重复的子问题,那么这就符合动态规划的基本思想了,可以将采用自底向上的求解顺序,保存子问题的结果。这样做的算法时间是:theta(n)
1.朴素递归:自定向向下求解问题,导致了大量的重复求解
2.动态规划:准确的讲应该是一种自底向上的"动态规划"思想解法。
3.数学归纳法(线性代数矩阵连乘公式)
设Fn表示第n个斐波那契数,那么有定理:
证明:当n=1,F0=0,F1=1,F2=2,即:
那么假设定理成立,将n-1带入可得表达式:
即:
因为等式
恒成立,于是假设成立。
这样就将斐波那契数列转换成了n乘方问题了,那么n乘方问题的算法时间为什么不是,而是呢?这里可以使用分治法求解n乘方问题,可将n个数连乘分成左右相等的两部分(偶数d的话n/2和n/2,奇数的话(n-1)/2和(n-1)/2)。就有:
这样n个数连乘,只需划分次即可。
代码如下:
package com.wly.algorithmproblem; * 解斐波拉契数列问题,使用三种方法:朴素递归解法、自底向上的动态规划思想解法、线性代数矩阵连乘公式解法 public class FibonacciSequence { private static int TESTCASE = 43; private static int[][] matrixUnit = {{1,1},{1,0}}; public static void main(String[] args) { System.out.println("测试规模:" + TESTCASE); long startT = System.currentTimeMillis(); System.out.println("朴素递归:" + simpleRecurrence(TESTCASE)); System.out.println("朴素递归用时:" + (System.currentTimeMillis()-startT)); //---自底向上(动态规划)解斐波那契数列问题测试 startT = System.currentTimeMillis(); System.out.println("自底向上(动态规划):" + downToTopReslove(TESTCASE)); System.out.println("自底向上(动态规划)用时:" + (System.currentTimeMillis()-startT)); int[][] mResult = {{1,1},{1,0}}; startT = System.currentTimeMillis(); mResult = matrixMutiple(mResult, matrixUnit); System.out.println("线性代数矩阵公式:" + mResult[0][1]); System.out.println("线性代数矩阵公式用时:" + (System.currentTimeMillis()-startT)); System.out.println("分治法求2的23连乘:" + pow(2, 23)); int[][] matrix1 = {{2,3,4},{1,2,3}}; int[][] matrix2 = {{2,4},{3,5},{4,6}}; int[][] result = new int[matrix1.length][matrix2[0].length]; int[][] resultS = matrixMutiple(matrix1,matrix2,result); public static int simpleRecurrence(int n) { return simpleRecurrence(n-1) + simpleRecurrence(n-2); public static int downToTopReslove(int n) { } else if(n == 1 || n == 2) { int[] fibonacciArray = new int[n+1]; //fibonacciArray[i]表示第i个斐波那契数 for(int i=3;i<=n;i++) { //注意由于fibonacciArray[0]表示第0个元素,这里是i<=n,而不是i<n fibonacciArray[i] = fibonacciArray[i-1] + fibonacciArray[i-2]; return fibonacciArray[fibonacciArray.length-1]; public static long pow(long factor,int n) { if(n % 2 == 1) { //乘法数为奇数 return pow(factor,(n-1)/2) * pow(factor, (n-1)/2) * factor; return pow(factor, n/2) * pow(factor, n/2); public static int[][] matrixMutiple(int[][] matrix1,int[][] matrix2) { int[][] result = new int[matrix1.length][matrix2[0].length]; for(int i=0;i<matrix1.length;i++) { for(int j=0;j<matrix2[i].length;j++) { for(int k=0;k<matrix1[0].length;k++) { temp = matrix1[i][k] * matrix2[k][j] + temp;
运行结果:
这里有一点需要说明的是,代码中已经包含了m的n次方的代码。本来想讲它结合到第三种线性代数矩阵连乘的解法中的,但是后来发现那样的话,代码显得很乱,于是就只是简单的使用while来连乘了n次实现。总的来说还是实现了三种不同的解斐波拉契数列的方法,希望能够大家一点参考
O啦~~~
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