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Fibonacci数列高效解法大全及时间复杂度分析 连载【6】

2018-10-12  本文已影响176人  FSS_Sosei
在数学上,斐波那契数列是以递归的方法来定义

……续上回Fibonacci数列高效解法大全及时间复杂度分析 连载【5】

在GMP库里就有斐波那契数和数列的单独函数

11.  GMP内置fib函数解法

这直接引用就可以了

import gmpy2

def Fibonacci_sequence_09 (n: int) -> int:  #参数n是表示求第n项Fibonacci数

    '返回单项的GMP内置fib函数解法'

    assert isinstance(n, int), 'n is an error of non-integer type.'

    if n>=0:

        return gmpy2.fib(n)

    else:

        return None

Fibonacci_sequence_09(1000000)

看一下耗时多少,同上例

Total time: 0.004522秒

算第100万项Fibonacci数用时只有二分递归解法的65.6%。果然更快速一些

GMP和Mathematica内置算Fibonacci数的函数都是用的同一种快速算法

是一种叫二进制模幂算法,让我们来看看是什么样

https://gmplib.org/manual/Fibonacci-Numbers-Algorithm.html#Fibonacci-Numbers-Algorithm

引自GMP官网上的资料,用的是这个递推式

把n分解为n的二进制表示形式,然后直接迭代递推。递推迭代是O(log n),大整数乘方是O(n*log n)),那么整个算法时间复杂度也是O(n*(log n)^2)的

那为什么表现的比同样O(n*(log n)^2)的二分迭代解法更快呢

可以看这篇《为什么算法渐进复杂度中对数的底数总为2》解释

12.  二进制模幂解法

好,不用GMP那C写Fibonacci数库函数,用Python实现一遍这个二进制模幂解法(当然大数运算还是用到GMP)

我来写出来

import gmpy2

def Fibonacci_sequence_10 (n: int) -> int:  #参数n是表示求第n项Fibonacci数

    assert isinstance(n, int), 'n is an error of non-integer type.'

    def Calculate_Fibonacci_sequence (n: int) -> int:

        '返回单项的二进制模幂解法'

        if n >= 1 :

            add_on = (2, -2)  #就是 2*(-1)^k 这项

            prev_num, current_num = gmpy2.mpz(1), gmpy2.mpz(1)  #设prev_num为F[1],current_num为F[2]

            for i in range(gmpy2.bit_length(n) - 1, 0, -1):  #从最高位开始遍历除末位外的每个二进制位

                if gmpy2.bit_test(n, i):  #注意bit_test的i参数0就是第一位(二进制表示的最末尾一位)

                    prev_num = current_num - prev_num  #prev_num = F[2k] = F[2k+1] - F[2k-1],current_num就是等于F[2k+1]

                else:

                    current_num = current_num - prev_num  #prev_num就是等于F[2k-1],current_num = F[2k] = F[2k+1] - F[2k-1]

                sq_prev_num = prev_num ** 2; sq_current_num = current_num ** 2

                prev_num = sq_prev_num + sq_current_num  #F[2k-1] = F[k]^2 + F[k-1]^2

                current_num = sq_current_num * 4 - sq_prev_num + add_on[1 if gmpy2.bit_test(n, i) else 0]  #F[2k+1] = 4*F[k]^2 - F[k-1]^2 + 2*(-1)^k

            if n & 1 == 0:  #迭代完成,再对末位做个判断

                current_num = current_num - prev_num

            return current_num

        elif n == 0:

            return 0

    if n >=0:

        return Calculate_Fibonacci_sequence(n)

    else:

        return None

Fibonacci_sequence_10(1000000)

看耗时多少,同上例

Total time: 0.005285秒

只比纯C库实现的慢了不到1ms,Python还是不错的

未完待续……

Fibonacci数列高效解法大全及时间复杂度分析 连载【7】

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