青蛙跳台阶(Fibonacci数列)

问题

  一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上2 级。求该青蛙跳上一个n 级的台阶总共有多少种跳法。

思路

  当n=1时,只有一种跳法,及f(1)=1,当n=2时,有两种跳法,及f(2)=2,当n=3时,可以从n=1直接跳到n=3,也可以从n=2直接跳到n=3,及f(3)=f(1)+f(2)=3...,所以可以使用递归,自顶向下,一步一步求解,但是仔细分析一下,如果n=10,需要求得f(9)和f(8),而f(9)=f(8)+f(7),f(8)=f(7)+f(6),可以很明显看到,求了重复的f(8)和f(7),随着n增大,这种复杂度是呈指数倍增长。

package offer009;

import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Title: Main.java
 * @Package: offer009
 * @Description 青蛙跳台阶,递归实现(计算量大)
 * @author Han
 * @date 2016-4-18 下午1:24:17
 * @version V1.0
 */ 

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = 0;

        while(scanner.hasNext()){

            n = scanner.nextInt();
            //开始时的纳秒
            long start = System.nanoTime();
            long steps = getSteps(n);
            //花费的纳秒数
            long during = System.nanoTime() - start;
            //将纳秒转换为毫秒
            long seconds = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(during, TimeUnit.NANOSECONDS);

            System.out.println(steps);
            System.out.println("当n为" + n + "时,花费时间为" + seconds + "毫秒");
        }
    }

    private static long getSteps(int n) {

        if(n < 1)
            throw new RuntimeException("Error Input");

        if(n == 1)
            return 1;
        else if(n == 2)
            return 2;
        else
            return getSteps(n - 1) + getSteps(n - 2);
    }
}

测试

  当n>40的时候,就会发现计算已经开始变慢了。

思路

  另一种解法,子底向上方法,类似于动态规划,此次的结果为下回计算的使用,大量减少计算时间。

package offer009other;

import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Title: Main.java
 * @Package: offer009other
 * @Description  青蛙跳台阶,动态规划实现(计算量大)
 * @author Han
 * @date 2016-4-18 下午1:38:17
 * @version V1.0
 */ 

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = 0;

        while(scanner.hasNext()){

            n = scanner.nextInt();
            //开始时的纳秒
            long start = System.nanoTime();
            long steps = getSteps(n);
            //花费的纳秒数
            long during = System.nanoTime() - start;
            //将纳秒转换为毫秒
            long seconds = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(during, TimeUnit.NANOSECONDS);

            System.out.println(steps);
            System.out.println("当n为" + n + "时,花费时间为" + seconds + "毫秒");
        }
    }

    private static long getSteps(int n) {

        long forgStepMinusOne = 2;
        long forgStepMinusTwo = 1;
        long steps = 0;

        for(int i = 3; i <= n; i++){

            //当前n步有的跳法
            steps = forgStepMinusOne + forgStepMinusTwo;
            //为下一次的计算做准备,此次求得是n+1-2步的跳法个数
            forgStepMinusTwo = forgStepMinusOne;
            //为下一次的计算做准备,此次求得是n+1-1步的跳法个数
            forgStepMinusOne = steps;
        }

        return steps;
    }
}

测试

总结

  递归实现Fibonacci数列易懂,但是进行了太多的无谓的计算。

时间: 2024-10-08 03:24:01

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