斐波那契数列 -- 递归算法(-)

public static int Foo(int i)        {            if (i < 3)            {                return 1;            }            else            {                return Foo(i - 1) + Foo(i - 2);            }        } static void Main(string[] args)        { 

import java.util.Scanner; /** * Created by Administrator on 14-5-13. * 改进的计算斐波那契数列的方法,利用参数,经过测试运行时间会成倍减少 测试数据n=40 * 尾递归的本质是:将单次计算的结果缓存起来,传递给下次调用,相当于自动累积. * 尾部递归是一种编程技巧.递归函数是指一些会在函数内调用自己的函数, * 如果在递归函数中,递归调用返回的结果总被直接返回,则称为尾部递归. * 尾部递归的函数有助将算法转化成函数编程语言,

import java.util.Scanner; /** * Created by Administrator on 14-5-13. * 计算斐波那契数列 * * Result M(Problem prob) { if (<problem can be solved easily>) return <easy solution>; // The problem cannot be solved easily. Problem smaller1 = <reduce prob

一:什么是递归算法? 递归算法就是直接或者间接的调用自己的方法,在达到一个条件的时候停止调用(递归出口),所以一定要找准好条件,让递归停止,否则就会是无限进行下去 二:递归程序设计的关键 1:找出调用中所需要的参数 2:返回的结果 3:递归调用结束的条件 三:递归程序注意 1:要有方法中自己调用自己 2:要有分支结构 3:要有结束的条件 四:简单叙述递归函数的优缺点 优点: 1:简洁清晰,实现容易,可读性好 2:在遍历的算法中,递归比循环更为简单 缺点: 1:效率低,使用递归函数是有空间和时间的

斐波那契数列,学过数学的都知道,就是1  1  2  3  5  8  13  21  34 ... 即每一项都是前两项的和. 算法本身很简单,关键的是理解递归这种思想. 打印出num长度的斐波那契数列,直接贴代码: //======================================================================     //     //        Copyright (C) 2014-2015 SCOTT         //      

面试题9.斐波拉契数列 题目: 输入整数n,求斐波拉契数列第n个数. 思路: 一.递归式算法: 利用f(n) = f(n-1) + f(n-2)的特性来进行递归,代码如下: 代码: long long Fib(unsigned int n) { if(n<=0) return 0; if(n==1) return 1; return Fib(n-1) + Fib(n-2); } 缺陷: 当n比较大时递归非常慢,因为递归过程中存在很多重复计算. 二.改进思路: 应该采用非递归算法,保存之前的计算结

反向计算:编写一个函数将一个整型转换为二进制形式 反向计算问题,递归比循环更简单 分析:需要理解,奇数的二进制最后一位是1,偶数的二进制最后一位一定是0,联想记忆,这个和整型的奇偶性是一致的,1本身就是奇数,0本身是偶数. 十进制整数转换为二进制整数采用"除2取余,逆序排列"法. 具体做法是:用2整除十进制整数,可以得到一个商和余数,再用2去除商,又会得到一个商和余数,如此进行,直到商为0时为止,然后把先得到的余数作为二进制数的低位有效位,后得到的余数作为二进制数的高位有效位,依次排列

斐波那契数列:0.1.1.2.3.5.8.13………… 他的规律是,第一项是0,第二项是1,第三项开始(含第三项)等于前两项之和. > 递归实现 看到这个规则,第一个想起当然是递归算法去实现了,于是写了以下一段: public class RecursionForFibonacciSequence { public static void main(String[] args) { System.out.println(recursion(10)); } public static double

对于Fibonacci数列,1,1,2,3,5,8,12,...求解第n项值,我们通常用的是递归算法,即递推式f(n) = f(n-1)+f(n-2).然而这其实是一种效率极低的算法,当n达到41时,就已经需要1s左右,随着n的增加,时间是指数级增长的. 因为该递归算法有太多的重复计算,如下图所示,所用时间T(n) = T(n-1)+T(n-2)+Θ(1),可以知道T(n)有Ω((3/2)n)的下界,T(n)<O(2^n),可以看到这是指数级的时间复杂度. 具体代码实现如下: Elemtype