契数专题

1137. 第 N 个泰波那契数

泰波那契序列 Tn 定义如下： T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2 给你整数 n，请返回第 n 个泰波那契数 Tn 的值。示例 1：输入：n = 4 输出：4 解释： T_3 = 0 + 1 + 1 = 2 T_4 = 1 + 1 + 2 = 4 示例 2：输入：n = 25 输出：13895

简易记录下python与java、C计算斐波那契数耗时

简单比较了下python与java、C计算的耗时，忽略了编译器优化，javac和gcc都采用默认参数。python耗时比较大，比后两者长了两个数量级级别。java表现出来优于C，应该是编译优化的结果。python计算，耗时三十余秒简易代码： import timedef fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + f

C++学习笔记——菲波那契数

一、题目描述二、代码 #include <iostream>using namespace std;int main(){int k=0;cin >> k;int a[k];a[0]=1;a[1]=1;for(int i=2;i<k;i++){a[i]= a[i-1] +a[i-2] ;}cout << a[k-1];return 0;}

leetcode509:斐波那契数

斐波那契数斐波那契数（通常用 F(n) 表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 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) = 1F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给定 n ，请计算 F(n) 。 public int fib(int n) {if(n <= 1){return n;}i

动态规划DP--斐波那契数、爬楼梯、使用最小花费爬楼梯等示例代码

动态规划DP 文章目录动态规划DP509. 斐波那契数70. 爬楼梯746. 使用最小花费爬楼梯62. 不同路径63. 不同路径II343.整数拆分 509. 斐波那契数 509. 斐波那契数斐波那契数（通常用 F(n) 表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 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) =

代码随想录算法训练营第38天|● 理论基础 ● 509. 斐波那契数● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划理论基础动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的，动态规划做题步骤确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组动态规划

代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数 - 力扣（LeetCode） class Solution {public int fib(int n) {if (n <= 1) {return n;}int[] dp = new int[n + 1];dp[0] = 0;dp[1] = 1;for (int i = 2; i <= n; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];}re

day 38 ||第九章动态规划part01||509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数首先我想的是递归方法，蒙对了，不过你自己对比一下你的递归和卡尔的递归，是不是还可以简化。。。。。 class Solution {public int fib(int n) {if(n==0) return 0;if(n == 1) return 1;int sum = recursion(n-1)+recursion(n-2);return sum;}private

代码随想录算法训练营Day38|动态规划理论基础、2.斐波那契数、3.爬楼梯、4.使用最小花费爬楼梯

动态规划理论基础代码随想录 (programmercarl.com) 动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种算法设计技术，它通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决优化问题。动态规划通常用于解决那些具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。（可以理解为一种递推）重叠子问题：在递归算法中，相同的子问题会被多次计算。动态规划通过存储这些子问题的解来避

代码随想录算法训练营第38天 [ 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯]

代码随想录算法训练营第38天 [ 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯] 动态规划做题顺序 1.明确dp数组的含义 2.递推公式 3.dp数组的初始化 4.确认遍历的顺序 5.举例看看递推公式满不满足一、509. 斐波那契数链接: 代码随想录. 思路：经典dp数组做题状态：看解析后做出来了 class Solution {public

2024/06/11--代码随想录算法1/17|理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础动态规划：当前状态由前面的状态推导而来贪心：局部选最优动态规划5步曲确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组 509. 斐波那契数力扣链接动态规划5步曲确定dp数组（dp table）以及下标的含义：dp[i]是F(i）确定递推公式，dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2] i>1dp

[LeetCode]每日一题509：斐波那契数

看题：斐波拉契数，LeetCode原题斐波那契数，通常用 F(n) 表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 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 给你 n ，请计算 F(n) 。示例 1：输入：2 输出：1 解释：F(2) = F(1) +

day38 ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数斐波那契数（通常用 F(n) 表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 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) = 1F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给定 n ，请计算 F(n) 。示例 1：输入：n = 2输出：1解释：F(2) = F(1) +

hdu 1715 大菲波数(高精度加法+打表 + 斐波那契数）

题目连接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1715 题目大意：求第N个菲波数 f(x) = f(x - 1) + f(x - 2). 解题思路：因为要求到第1000个，所以非常数值非常大，得用高精度做。题目已经确定1000个了，可以打表，以防超时。模板连接：http://blog.csdn.net/keshuai1

uva 10334 - Ray Through Glasses(斐波那契数）

题目链接：uva 10334 - Ray Through Glasses 题目大意：在2块玻璃中反射k次的光线条数。解题思路：斐波那契数列。(大数） #include <stdio.h>#include <string.h>#include <iostream>using namespace std;const int N = 1005;struct bign

uva 10183 - How Many Fibs?(斐波那契数）

题目连接：uva 10183 - How Many Fibs? 题目大意：给出a和b，求出a~b中有几个数时斐波那契数。解题思路：模拟斐波那契数，找到临界的标号，相减的到答案。(大数，直接摘模板了，会比较长） #include <stdio.h>#include <string.h>const int N = 105;struct bign {int len, s

代码随想录算法训练营第三十八 |● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

我在每一个算法开始之前都会去认真的看一下这个理论基础，或者说是算法的主要思想，可以直接看视频carl讲解的很清晰；其次还会大致看一下这一part中的题型及难度动态规划理论基础讲解链接：https://programmercarl.com/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 视

动态规划1：1137. 第 N 个泰波那契数

动态规划解题步骤： 1.确定状态表示：dp[i]是什么 2.确定状态转移方程：dp[i]等于什么 3.初始化：确保状态转移方程不越界 4.确定填表顺序：根据状态转移方程即可确定填表顺序 5.确定返回值题目链接：1137. 第 N 个泰波那契数 - 力扣（LeetCode）题解： 1.状态表示：dp[i]表示第i个泰波那契数的值 2.状态转移方程：dp[i]=dp[i-

利用“记忆化搜索“解斐波那契数

一、题目描述求第 n 个斐波那契数。二、利用"记忆化搜索"解斐波那契数什么是记忆化搜索？记忆化搜索就是带有备忘录的递归。我们先来看一下使用递归来解斐波那契数的这个过程，假设求第5个斐波那契数F(5)。由图可见，要重复计算很多次。使用记忆化搜索（带有备忘录的递归）来解题时，便不会有重复计算。如果有一个“备忘录”，我们每次向上返回结果之前，把结果存在“备忘录”

代码随想录算法训练营day41 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的动态规划的解题步骤确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组动态规划应该如何debug？找问题的最好方式就是把dp数组打印出来，看看究竟是不是按照自己思路推导的！ 509. 斐波那契数确

代码随想录算法训练营第38天 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

代码随想录算法训练营第38天 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯理论基础自己看到题目的第一想法看完代码随想录之后的想法链接: 509. 斐波那契数链接: 70. 爬楼梯链接: 746. 使用最小花费爬楼梯理论基础五部曲： 1.确定dp数组（dp table）以及下标的含义 2.确定递推公式 3.dp数组如何初始化 4.确定遍历顺序

代码随想录算法训练营第四十一天 | 理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础代码随想录视频：从此再也不怕动态规划了，动态规划解题方法论大曝光！| 理论基础 |力扣刷题总结| 动态规划入门_哔哩哔哩_bilibili 动归五部曲 1.dp数组以及下标的含义 2.递推公式 3.dp数组如何初始化 4.遍历顺序(例如先背包再物品，先物品再背包) 5.打印dp数组 509. 斐波那契数代码随想录视频：手把手

4.每日LeetCode-数组类，斐波那契数（Go，Java，Python）

题目题号：509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 0 和 1 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) = 1F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1给定 n ，请计算 F(n) 。示例 1：输入：n = 2输出：1解释：F(2) = F(1) + F(0) = 1 +

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动规开始动归：有很多重叠子问题--状态能顺次推导，后一个动作受到前面动作的影响（比如前一个动作占了背包的空间后一个动作受剩下的空间的限制贪心：每次都是取最小不受挤压空间干扰） DP的debug：推导DP数组--print出来看是否符合预期 09. 斐波那契数只需要维护2个数就一直往前移动我感觉这个我写的很好看 class Solution:def fib(self, n

代码随想录算法训练营Day38 | 动态规划理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯 | Python | 个人记录向

注：Day37休息。本文目录动态规划理论基础509. 斐波那契数做题看文章 70. 爬楼梯做题看文章空间复杂度为O(n)版本空间复杂度为O(3)版本 746. 使用最小花费爬楼梯做题看文章以往忽略的知识点小结个人体会动态规划理论基础代码随想录：动态规划理论基础动规五部曲：确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举

代码随想录算法训练营Day38 | 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

代码随想录算法训练营Day38 | 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯 LeetCode 509. 斐波那契数题目链接：LeetCode 509. 斐波那契数思路：维护两个数组即可。确定dp0和dp1以及状态转移条件。 class Solution {public:int fib(int n) {if(n<=1) return n; int dp[2