循环方式求解斐波那契数列
斐波那契数列（Fibonacci sequence）是1、1、2、3、5、8、13、21、34、55...
对于斐波那契数列的第n项求解，通常是使用递归方式实现，如下
public static int fbNum(int n) {
if (n==1 || n==2) return 1;
else return fbNum(n-1) + fbNum(n-2);
}使用递归方式计算斐波那契数时，第n项总是须要先计算出第n-1项和第n-2项，运行时间T(N)
T(N-1)+T(N-2)。由于T(N)作为斐波那契数满足同样的递推关系并具有相同的初始条件，因此，T(N)事实上是以斐波那契数相同的速度增长而指数级增长。
另一方面，由于计算F
所须要的只是F
和F
，因此，只须要记录最近算出的两个斐波那契数即可，可以推到出O(N)算法
public static int fibonacci(int n) {
if (n == 1 || n == 2) return 1;
int last = 1;
int nextToLast = 1;
int answer = 2;
for (int i=3; i<=n; i++) {
answer = last + nextToLast;
nextToLast = last;
last = answer;
}
return answer;
}通过测试，看一下两个方法的时间消耗情况
public static void main(String[] args) throws NumberFormatException, IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
String input;
while ((input = br.readLine()) != null) {
int num = Integer.parseInt(input);
long start = System.currentTimeMillis();
int num1 = fbNum(num);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("fbNum():n=" + num +" num1 = " + num1 + " cost " + (end-start));
start = System.currentTimeMillis();
num1 = fibonacci(num);
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("dp():n=" + num + " num1 = " + num1 + " cost " + (end-start));
}
}执行测试结果如下
10
fbNum():n=10 num1 = 55 cost 0
fibonacci():n=10 num1 = 55 cost 0
20
fbNum():n=20 num1 = 6765 cost 1
fibonacci():n=20 num1 = 6765 cost 0
25
fbNum():n=25 num1 = 75025 cost 1
fibonacci():n=25 num1 = 75025 cost 0
30
fbNum():n=30 num1 = 832040 cost 3
fibonacci():n=30 num1 = 832040 cost 0
35
fbNum():n=35 num1 = 9227465 cost 32
fibonacci():n=35 num1 = 9227465 cost 0
40
fbNum():n=40 num1 = 102334155 cost 337
fibonacci():n=40 num1 = 102334155 cost 0
45
fbNum():n=45 num1 = 1134903170 cost 3837
fibonacci():n=45 num1 = 1134903170 cost 0在取前10个数字时，两个算法的效率基本差别不大，都可以瞬间完成
在计算第20个数字时，递归要耗时1毫秒，而循环瞬间完成
在计算第30个数字时，递归要耗时3毫秒，而循环瞬间完成
在计算第35个数字时，递归要耗时32毫秒，而循环瞬间完成
在计算第40个数字时，递归要耗时337毫秒，而循环瞬间完成
在计算第45个数字时，递归要耗时3837毫秒，而循环瞬间完成
从以上测试可以看出，斐波那契数越大时，循环的优势越明显。