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js写斐波那契序列

斐波那契数列(Fibonacci Sequence)是由意大利数学家斐波那契在研究兔子繁殖问题时提出的一个数列。它的特点是数列中从第三项开始,每一项都等于前两项之和。数学上定义如下:

  • F(0) = 0
  • F(1) = 1
  • F(n) = F(n-1) + F(n-2),其中 n > 1

基础概念

斐波那契数列在计算机科学中有广泛应用,例如动态规划、递归算法、分治算法等。它也常用于模拟自然界中的增长模式,如植物的叶子排列、花瓣的数量等。

优势

  1. 简洁性:斐波那契数列的定义非常简单,易于理解和实现。
  2. 应用广泛:在算法设计、数据结构、自然现象模拟等领域都有应用。
  3. 教学工具:常用于教学递归和动态规划的概念。

类型

  1. 递归实现:直接根据定义实现,但效率较低,存在大量重复计算。
  2. 迭代实现:通过循环计算,效率较高。
  3. 动态规划:使用记忆化存储中间结果,避免重复计算,效率更高。

应用场景

  1. 算法设计:用于教学递归、动态规划和分治算法。
  2. 自然现象模拟:模拟植物生长、动物繁殖等。
  3. 金融分析:用于技术分析中的斐波那契回撤线。

JavaScript 实现

递归实现

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function fibonacciRecursive(n) {
    if (n <= 1) return n;
    return fibonacciRecursive(n - 1) + fibonacciRecursive(n - 2);
}

console.log(fibonacciRecursive(10)); // 输出 55

迭代实现

代码语言:txt
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function fibonacciIterative(n) {
    if (n <= 1) return n;
    let a = 0, b = 1, temp;
    for (let i = 2; i <= n; i++) {
        temp = a + b;
        a = b;
        b = temp;
    }
    return b;
}

console.log(fibonacciIterative(10)); // 输出 55

动态规划实现

代码语言:txt
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function fibonacciDynamic(n) {
    if (n <= 1) return n;
    let dp = [0, 1];
    for (let i = 2; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
    }
    return dp[n];
}

console.log(fibonacciDynamic(10)); // 输出 55

遇到的问题及解决方法

  1. 性能问题:递归实现效率低下,对于较大的 n 会导致栈溢出或长时间计算。解决方法是使用迭代或动态规划。
  2. 内存问题:动态规划实现会占用较多内存,可以通过只存储前两个数来优化空间复杂度。

优化后的动态规划实现

代码语言:txt
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function fibonacciOptimized(n) {
    if (n <= 1) return n;
    let a = 0, b = 1, temp;
    for (let i = 2; i <= n; i++) {
        temp = a + b;
        a = b;
        b = temp;
    }
    return b;
}

console.log(fibonacciOptimized(10)); // 输出 55

通过以上方法,你可以根据具体需求选择合适的实现方式来生成斐波那契数列。

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