Cara menggunakan algoritma jujukan Fibonacci dalam C++
Cara menggunakan algoritma jujukan Fibonacci dalam C++
Jujukan Fibonacci ialah jujukan yang sangat klasik, dan definisinya ialah setiap nombor ialah hasil tambah dua nombor sebelumnya. Dalam sains komputer, menggunakan bahasa pengaturcaraan C++ untuk melaksanakan algoritma jujukan Fibonacci adalah kemahiran asas dan penting. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk menulis algoritma jujukan Fibonacci dan memberikan contoh kod khusus.
1. Kaedah rekursif
Rekursi ialah kaedah biasa bagi algoritma jujukan Fibonacci. Dalam C++, algoritma jujukan Fibonacci boleh dilaksanakan secara ringkas menggunakan rekursi. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan kaedah rekursif untuk mengira nombor Fibonacci:
#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; }
Dalam kod di atas, kami mentakrifkan fungsi n<=1
, kembalikan n
secara langsung, jika tidak, gunakan formula rekursif fibonacci(n) = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2; )
untuk mengira keputusan. fibonacci
来计算斐波那契数列的第n
项。如果n<=1
,则直接返回n
;否则,利用递归公式fibonacci(n) = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
来计算结果。
二、迭代方法
除了递归方法外,我们还可以使用迭代的方式来计算斐波那契数列。下面是使用迭代方法计算斐波那契数的示例代码:
#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; }
在上述代码中,我们从前两个数字开始,利用一个循环来计算斐波那契数列的每一项。我们使用三个变量a
、b
和temp
,a
和b
分别保存两个相邻的数字,而temp
用于临时保存计算结果。在循环过程中,我们不断更新a
和b
的值,直到i
循环到目标项数n
#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; }
a
, b
dan temp
, masing-masing a
dan b
Simpan dua nombor bersebelahan, dan temp
digunakan untuk menyimpan sementara hasil pengiraan. Semasa gelung, kami sentiasa mengemas kini nilai a
dan b
sehingga i
gelung ke bilangan sasaran item n sehingga. <p></p>3 Bandingkan kecekapan kaedah rekursif dan berulang <p></p>Dalam pengaturcaraan sebenar, kita perlu mempertimbangkan kecekapan algoritma jujukan Fibonacci. Kita boleh melakukan perbandingan prestasi antara kaedah rekursif dan berulang. Berikut ialah contoh kod penilaian mudah: <p>rrreee</p>Jalankan kod di atas dan masukkan bilangan istilah dalam jujukan Fibonacci untuk membandingkan hasil pengiraan dan masa kaedah rekursif dan kaedah berulang. #🎜🎜##🎜🎜#Ringkasan: #🎜🎜##🎜🎜#Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan kaedah rekursif dan berulang dalam C++ untuk mengira jujukan Fibonacci dan menyediakan contoh kod khusus. Kedua-dua kaedah rekursif dan berulang boleh mengira jujukan Fibonacci dengan cekap. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu memilih kaedah yang sesuai mengikut keperluan khusus dan mempertimbangkan kecekapan algoritma. #🎜🎜#
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan algoritma jujukan Fibonacci dalam C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Dalam pembangunan C++, pengecualian penuding nol ialah ralat biasa, yang sering berlaku apabila penunjuk tidak dimulakan atau terus digunakan selepas dikeluarkan. Pengecualian penuding nol bukan sahaja menyebabkan ranap program, tetapi juga boleh menyebabkan kelemahan keselamatan, jadi perhatian khusus diperlukan. Artikel ini akan menerangkan cara untuk mengelakkan pengecualian penuding nol dalam kod C++. Memulakan pembolehubah penunjuk Penunjuk dalam C++ mesti dimulakan sebelum digunakan. Jika tidak dimulakan, penunjuk akan menunjuk ke alamat memori rawak, yang mungkin menyebabkan Pengecualian Penunjuk Null. Untuk memulakan penuding, arahkannya ke an

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Bagaimana untuk menulis program penyulitan fail mudah dalam C++? Pengenalan: Dengan perkembangan Internet dan populariti peranti pintar, kepentingan melindungi data peribadi dan maklumat sensitif telah menjadi semakin penting. Untuk memastikan keselamatan fail, selalunya perlu untuk menyulitkannya. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk menulis program penyulitan fail mudah untuk melindungi fail anda daripada capaian yang tidak dibenarkan. Analisis keperluan: Sebelum mula menulis program penyulitan fail, kita perlu menjelaskan fungsi asas dan keperluan program. Dalam program mudah ini kita akan menggunakan simetri

Bagaimana untuk menulis sistem cadangan muzik mudah dalam C++? Pengenalan: Sistem pengesyoran muzik ialah hotspot penyelidikan dalam teknologi maklumat moden Ia boleh mengesyorkan lagu kepada pengguna berdasarkan pilihan muzik dan tabiat tingkah laku mereka. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk menulis sistem cadangan muzik yang ringkas. 1. Kumpul data pengguna Pertama, kita perlu mengumpul data keutamaan muzik pengguna. Keutamaan pengguna untuk pelbagai jenis muzik boleh diperolehi melalui tinjauan dalam talian, soal selidik, dsb. Simpan data dalam fail teks atau pangkalan data
