青蛙跳台阶（Fibonacci数列）

问题

　　一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上2 级。求该青蛙跳上一个n 级的台阶总共有多少种跳法。

思路

　　当n=1时，只有一种跳法，及f(1)=1，当n=2时，有两种跳法，及f(2)=2，当n=3时，可以从n=1直接跳到n=3，也可以从n=2直接跳到n=3，及f(3)=f(1)+f(2)=3...，所以可以使用递归，自顶向下，一步一步求解，但是仔细分析一下，如果n=10，需要求得f(9)和f(8)，而f(9)=f(8)+f(7)，f(8)=f(7)+f(6)，可以很明显看到，求了重复的f(8)和f(7)，随着n增大，这种复杂度是呈指数倍增长。

package offer009;
 
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
/**
 * @Title: Main.java
 * @Package: offer009
 * @Description 青蛙跳台阶，递归实现（计算量大）
 * @author Han
 * @date 2016-4-18 下午1:24:17
 * @version V1.0
 */ 
 
public class Main {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = 0;
 
        while(scanner.hasNext()){
 
            n = scanner.nextInt();
            //开始时的纳秒
            long start = System.nanoTime();
            long steps = getSteps(n);
            //花费的纳秒数
            long during = System.nanoTime() - start;
            //将纳秒转换为毫秒
            long seconds = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(during, TimeUnit.NANOSECONDS);
 
            System.out.println(steps);
            System.out.println("当n为" + n + "时，花费时间为" + seconds + "毫秒");
        }
    }
 
    private static long getSteps(int n) {
 
        if(n < 1)
            throw new RuntimeException("Error Input");
 
        if(n == 1)
            return 1;
        else if(n == 2)
            return 2;
        else
            return getSteps(n - 1) + getSteps(n - 2);
    }
}

测试

　　当n>40的时候，就会发现计算已经开始变慢了。

思路

　　另一种解法，子底向上方法，类似于动态规划，此次的结果为下回计算的使用，大量减少计算时间。

package offer009other;
 
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
/**
 * @Title: Main.java
 * @Package: offer009other
 * @Description  青蛙跳台阶，动态规划实现（计算量大）
 * @author Han
 * @date 2016-4-18 下午1:38:17
 * @version V1.0
 */ 
 
public class Main {
 
    public static void main(String[] args) {
 
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = 0;
 
        while(scanner.hasNext()){
 
            n = scanner.nextInt();
            //开始时的纳秒
            long start = System.nanoTime();
            long steps = getSteps(n);
            //花费的纳秒数
            long during = System.nanoTime() - start;
            //将纳秒转换为毫秒
            long seconds = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(during, TimeUnit.NANOSECONDS);
 
            System.out.println(steps);
            System.out.println("当n为" + n + "时，花费时间为" + seconds + "毫秒");
        }
    }
 
    private static long getSteps(int n) {
 
        long forgStepMinusOne = 2;
        long forgStepMinusTwo = 1;
        long steps = 0;
 
        for(int i = 3; i <= n; i++){
 
            //当前n步有的跳法
            steps = forgStepMinusOne + forgStepMinusTwo;
            //为下一次的计算做准备，此次求得是n+1-2步的跳法个数
            forgStepMinusTwo = forgStepMinusOne;
            //为下一次的计算做准备，此次求得是n+1-1步的跳法个数
            forgStepMinusOne = steps;
        }
 
        return steps;
    }
}

测试

总结

　　递归实现Fibonacci数列易懂，但是进行了太多的无谓的计算。