ホームページ バックエンド開発 C++ C++ でフィボナッチ数列アルゴリズムを使用する方法

C++ でフィボナッチ数列アルゴリズムを使用する方法

Sep 19, 2023 am 10:15 AM
アルゴリズム C++プログラミング フィボナッチ数列

C++ でフィボナッチ数列アルゴリズムを使用する方法

C でフィボナッチ数列アルゴリズムを使用する方法

フィボナッチ数列は非常に古典的な数列であり、その定義は、各数値が最初の 2 つの数値の合計であることです。 。コンピューター サイエンスでは、C プログラミング言語を使用してフィボナッチ数列アルゴリズムを実装することは、基本的かつ重要なスキルです。この記事では、C を使用してフィボナッチ数列アルゴリズムを作成する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. 再帰的手法

再帰的手法は、フィボナッチ数列アルゴリズムの一般的な手法です。 C では、フィボナッチ数列アルゴリズムは再帰を使用して簡潔に実装できます。以下は、再帰的手法を使用してフィボナッチ数を計算するコード例です。

#include <iostream>
using namespace std;

int fibonacci(int n) {
    if (n <= 1)
        return n;
    else
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

int main() {
    int num;
    cout << "请输入你要计算的斐波那契数列的项数:";
    cin >> num;
    cout << "斐波那契数列的第" << num << "项为:" << fibonacci(num) << endl;
    return 0;
}
ログイン後にコピー

上記のコードでは、## 番目のフィボナッチ数列 #n# を計算する関数 fibonacci を定義します。 ## 個のアイテム。 n<=1 の場合は、n を直接返します。それ以外の場合は、再帰式 fibonacci(n) = fibonacci(n-1) fibonacci(n-2)## を使用します。 # 結果を計算します。 2. 反復法

再帰的方法に加えて、反復法を使用してフィボナッチ数列を計算することもできます。反復法を使用してフィボナッチ数を計算するサンプル コードを次に示します。

#include <iostream>
using namespace std;

int fibonacci(int n) {
    if (n <= 1)
        return n;

    int a = 0;
    int b = 1;
    int temp;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        temp = a + b;
        a = b;
        b = temp;
    }
    return b;
}

int main() {
    int num;
    cout << "请输入你要计算的斐波那契数列的项数:";
    cin >> num;
    cout << "斐波那契数列的第" << num << "项为:" << fibonacci(num) << endl;
    return 0;
}
ログイン後にコピー

上記のコードでは、ループを使用して、最初の 2 つの数値から開始してフィボナッチ数列の各項を計算します。 3 つの変数

a

btemp を使用します。ab にはそれぞれ 2 つの隣接する数値が格納され、temp は計算結果を一時的に保存するために使用されます。ループ中、i が目標アイテム数 n にループするまで、ab の値を継続的に更新します。 3. 再帰的手法と反復手法の効率の比較

実際のプログラミングでは、フィボナッチ数列アルゴリズムの効率を考慮する必要があります。再帰的メソッドと反復的メソッドの間でパフォーマンスを比較できます。以下に簡単な評価コード例を示します。

#include <iostream>
#include <chrono>
using namespace std;
using namespace std::chrono;

int fibonacci_recursive(int n) {
    if (n <= 1)
        return n;
    else
        return fibonacci_recursive(n - 1) + fibonacci_recursive(n - 2);
}

int fibonacci_iterative(int n) {
    if (n <= 1)
        return n;

    int a = 0;
    int b = 1;
    int temp;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        temp = a + b;
        a = b;
        b = temp;
    }
    return b;
}

int main() {
    int num;
    cout << "请输入你要计算的斐波那契数列的项数:";
    cin >> num;

    high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now();
    int result_recursive = fibonacci_recursive(num);
    high_resolution_clock::time_point t2 = high_resolution_clock::now();
    auto duration_recursive = duration_cast<microseconds>(t2 - t1).count();

    high_resolution_clock::time_point t3 = high_resolution_clock::now();
    int result_iterative = fibonacci_iterative(num);
    high_resolution_clock::time_point t4 = high_resolution_clock::now();
    auto duration_iterative = duration_cast<microseconds>(t4 - t3).count();

    cout << "递归方法计算结果:" << result_recursive << endl;
    cout << "递归方法计算时间:" << duration_recursive << "微秒" << endl;
    cout << "迭代方法计算结果:" << result_iterative << endl;
    cout << "迭代方法计算时间:" << duration_iterative << "微秒" << endl;

    return 0;
}
ログイン後にコピー
上記のコードを実行し、フィボナッチ数列の項目数を入力して、再帰的手法と反復的手法の計算結果と時間を比較します。

概要:

この記事では、C で再帰的および反復的メソッドを使用してフィボナッチ数列を計算する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。再帰的方法と反復的方法の両方で、フィボナッチ数列を効率的に計算できます。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて適切な方法を選択し、アルゴリズムの効率を考慮する必要があります。

以上がC++ でフィボナッチ数列アルゴリズムを使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

C++sort 関数の基礎となる原則とアルゴリズムの選択を調べる C++sort 関数の基礎となる原則とアルゴリズムの選択を調べる Apr 02, 2024 pm 05:36 PM

C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

C++ 開発ノート: C++ コードでの Null ポインター例外の回避 C++ 開発ノート: C++ コードでの Null ポインター例外の回避 Nov 22, 2023 pm 02:38 PM

C++ 開発では、null ポインター例外は一般的なエラーであり、ポインターが初期化されていないか、解放された後も使用され続けている場合によく発生します。 Null ポインター例外はプログラムのクラッシュを引き起こすだけでなく、セキュリティ上の脆弱性も引き起こす可能性があるため、特別な注意が必要です。この記事では、C++ コードでの null ポインター例外を回避する方法について説明します。ポインター変数の初期化 C++ のポインターは、使用する前に初期化する必要があります。初期化されていない場合、ポインタはランダムなメモリ アドレスを指すことになり、Null Pointer Exception が発生する可能性があります。ポインタを初期化するには、ポインタを

人工知能は犯罪を予測できるのか? CrimeGPT の機能を調べる 人工知能は犯罪を予測できるのか? CrimeGPT の機能を調べる Mar 22, 2024 pm 10:10 PM

人工知能 (AI) と法執行機関の融合により、犯罪の予防と検出の新たな可能性が開かれます。人工知能の予測機能は、犯罪行為を予測するためにCrimeGPT (犯罪予測技術) などのシステムで広く使用されています。この記事では、犯罪予測における人工知能の可能性、その現在の応用、人工知能が直面する課題、およびこの技術の倫理的影響について考察します。人工知能と犯罪予測: 基本 CrimeGPT は、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、犯罪がいつどこで発生する可能性があるかを予測できるパターンを特定します。これらのデータセットには、過去の犯罪統計、人口統計情報、経済指標、気象パターンなどが含まれます。人間のアナリストが見逃す可能性のある傾向を特定することで、人工知能は法執行機関に力を与えることができます

改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 改良された検出アルゴリズム: 高解像度の光学式リモートセンシング画像でのターゲット検出用 Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

C++ で簡単なファイル暗号化プログラムを作成するにはどうすればよいですか? C++ で簡単なファイル暗号化プログラムを作成するにはどうすればよいですか? Nov 03, 2023 pm 03:40 PM

C++ で簡単なファイル暗号化プログラムを作成するにはどうすればよいですか?はじめに: インターネットの発展とスマート デバイスの普及に伴い、個人データや機密情報を保護する重要性がますます高まっています。ファイルのセキュリティを確保するために、多くの場合、ファイルを暗号化する必要があります。この記事では、C++ を使用して、ファイルを不正アクセスから保護する簡単なファイル暗号化プログラムを作成する方法を紹介します。要件の分析: ファイル暗号化プログラムの作成を開始する前に、プログラムの基本的な機能と要件を明確にする必要があります。この単純なプログラムでは対称性を使用します。

C++ で簡単な音楽レコメンデーション システムを作成するにはどうすればよいですか? C++ で簡単な音楽レコメンデーション システムを作成するにはどうすればよいですか? Nov 03, 2023 pm 06:45 PM

C++ で簡単な音楽レコメンデーション システムを作成するにはどうすればよいですか?はじめに: 音楽推薦システムは、現代の情報技術における研究のホットスポットであり、ユーザーの音楽の好みや行動習慣に基づいて曲を推薦できます。この記事では、C++ を使用して簡単な音楽レコメンデーション システムを作成する方法を紹介します。 1. ユーザーデータを収集する まず、ユーザーの音楽嗜好データを収集する必要があります。さまざまな種類の音楽に対するユーザーの好みは、オンライン調査やアンケートなどを通じて取得できます。データをテキスト ファイルまたはデータベースに保存する

See all articles