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10. 斐波那契数列
LeetCode 10. 斐波那契数列题解,斐波那契数列,包含解题思路、复杂度分析以及完整的 JavaScript 代码实现。
LeetCode
10. 斐波那契数列
斐波那契数列
斐波那契数列
解题思路
记忆化搜索
数学
动态规划

10. 斐波那契数列

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题目

斐波那契数 (通常用 F(n) 表示)形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 01 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:

F(0) = 0,F(1) = 1

F(n) = F(n - 1) + F(n - 2),其中 n > 1

给定 n ,请计算 F(n)

答案需要取模 1e9+7(1000000007) ,如计算初始结果为:1000000008,请返回 1

示例 1:

输入:n = 2

输出:1

解释:F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1

示例 2:

输入:n = 3

输出:2

解释:F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2

示例 3:

输入:n = 4

输出:3

解释:F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3

提示:

0 <= n <= 100

::: warning

本题与 LeetCode 第 509 题 相同。

:::

解题思路

这一题解法很多,大的分类是四种:

  • 递归
  • 记忆化搜索(dp)
  • 矩阵快速幂
  • 通项公式

其中记忆化搜索可以写 3 种方法:

  • 自底向上的
  • 自顶向下的
  • 优化空间复杂度版的

代码

::: code-tabs

@tab 暴力递归法

// 解法一 暴力递归法 时间复杂度 O(2^n),空间复杂度 O(n)
var fib = function (n) {
	if (n <= 1) {
		return n;
	}
	return (fib(n - 1) + fib(n - 2)) % 1000000007;
};

@tab 自底向上的记忆化搜索

// 解法二 自底向上的记忆化搜索 时间复杂度 O(n),空间复杂度 O(n)
var fib = function (n) {
	if (n <= 1) {
		return n;
	}
	const arr = [0, 1];
	for (let i = 2; i <= n; i++) {
		arr[i] = (arr[i - 1] + arr[i - 2]) % 1000000007;
	}
	return arr[n];
};

@tab 自顶向下的记忆化搜索

// 解法三 自顶向下的记忆化搜索 时间复杂度 O(n),空间复杂度 O(n)
var fib = function (n) {
	let map = new Map();
	const helper = (n) => {
		if (n < 2) return n;
		if (!map.has(n)) {
			map.set(n, (helper(n - 1) + helper(n - 2)) % 1000000007);
		}
		return map.get(n);
	};
	return helper(n);
};

@tab 滚动数组优化版的 dp

// 解法四 滚动数组优化版的 dp,节约内存空间 时间复杂度 O(n),空间复杂度 O(1)
var fib = function (n) {
	if (n <= 1) return n;
	let result = 0;
	let prev1 = 0;
	let prev2 = 1;
	for (let i = 2; i <= n; i++) {
		result = (prev1 + prev2) % 1000000007;
		prev1 = prev2;
		prev2 = result;
	}
	return result;
};

:::