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docs/notes/10.1 斐波那契数列.md

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+# 10.1 斐波那契数列
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+[NowCoder](https://www.nowcoder.com/practice/c6c7742f5ba7442aada113136ddea0c3?tpId=13&tqId=11160&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking&from=cyc_github)
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+## 题目描述
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+求斐波那契数列的第 n 项，n <= 39。
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+<!--<div align="center"><img src="https://latex.codecogs.com/gif.latex?f(n)=\left\{\begin{array}{rcl}0&&{n=0}\\1&&{n=1}\\f(n-1)+f(n-2)&&{n>1}\end{array}\right." class="mathjax-pic"/></div> <br> -->
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+<img src="https://cs-notes-1256109796.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/45be9587-6069-4ab7-b9ac-840db1a53744.jpg" width="300px">
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+## 解题思路
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+如果使用递归求解，会重复计算一些子问题。例如，计算 f(4) 需要计算 f(3) 和 f(2)，计算 f(3) 需要计算 f(2) 和 f(1)，可以看到 f(2) 被重复计算了。
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+<img src="https://cs-notes-1256109796.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/c13e2a3d-b01c-4a08-a69b-db2c4e821e09.png" width="350px"/>
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+递归是将一个问题划分成多个子问题求解，动态规划也是如此，但是动态规划会把子问题的解缓存起来，从而避免重复求解子问题。
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+```java
+public int Fibonacci(int n) {
+    if (n <= 1)
+        return n;
+    int[] fib = new int[n + 1];
+    fib[1] = 1;
+    for (int i = 2; i <= n; i++)
+        fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];
+    return fib[n];
+}
+```
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+考虑到第 i 项只与第 i-1 和第 i-2 项有关，因此只需要存储前两项的值就能求解第 i 项，从而将空间复杂度由 O(N) 降低为 O(1)。
+
+```java
+public int Fibonacci(int n) {
+    if (n <= 1)
+        return n;
+    int pre2 = 0, pre1 = 1;
+    int fib = 0;
+    for (int i = 2; i <= n; i++) {
+        fib = pre2 + pre1;
+        pre2 = pre1;
+        pre1 = fib;
+    }
+    return fib;
+}
+```
+
+由于待求解的 n 小于 40，因此可以将前 40 项的结果先进行计算，之后就能以 O(1) 时间复杂度得到第 n 项的值。
+
+```java
+public class Solution {
+
+    private int[] fib = new int[40];
+
+    public Solution() {
+        fib[1] = 1;
+        for (int i = 2; i < fib.length; i++)
+            fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];
+    }
+
+    public int Fibonacci(int n) {
+        return fib[n];
+    }
+}
+```