斐波那契数列时间复杂度如下：当参数为n时，时间复杂度为f(n)=f(n-1)+f(n-2)。当n为6时，树的高度为5即h=n-1的高度，共有15个节点即2^(h-1)-1个。时间复杂度为O(2^n)=f(2^n-1)-1。空间复杂度为O...
1、时间复杂度为O(N)，空间复杂度为O(N)：创建一个数组，每次将前两个数相加后直接赋给后一个数。这样的话，有N个数就创建一个包含N个数的一维数组，所以空间复杂度为O(N)；由于只需从头向尾遍历一边，时间复杂度...
时间复杂度为O(n).
求解斐波那契数列的F(n)有两种常用算法：递归算法和非递归算法。试分析两种算法的时间复杂度。时间复杂度分析：求解F(n),必须先计算F(n-1)和F(n-2),计算F(n-1)和F(n-2)，又必须先计算F(n-3)和F(n-4)。。。
所以时间复杂度为O(2^n)。需要注意的是，由于斐波那契数列递归算法的指数级时间复杂度，算出非常大的值会需要很长的时间，甚至会引起栈溢出。因此，在实际应用中，需要使用其他的算法来实现斐波那契数列的计算。
时间复杂度的大致排序为： O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2 n)<O(n!)<O(n n)斐波那契数列 后一项是前两项之和， 1 1 2 3 5 8 13 1,指数阶实现：2,多项式...
- 1 = 2(fab(k-1) + fab(k)) - 1 = 2fab(k+1) - 1，归纳法得证。所以，对于大于2的整数n，其斐波那契数列递归算法的调用次数为2*n的斐波那契数列值 - 1，故答案是D，时间复杂度和该数列是一致的。
空间复杂度：如果考虑递归调用时栈的大小，则为O(n) ；如果不考虑调用栈的话，则为O(1)通过观察，我们可以发现递归求解时做了很多重复的工作(见下面的递归调用树)。因此采用递归方式求解斐波那契数列的第n项Fn不是一种好...
斐波那契数列的定义如下。斐波那契数列可以很容易地用递归算法实现：上述代码，随着n的增加，计算量呈指数级增长，算法的时间复杂度是 。采用动态规划算法，通过自下而上的计算数列的值，可以使算法复杂度减小到 ，代码如下。
这种方法的时间复杂度为O(n)，比递归方法要快得多。除了动态规划方法，还有其他一些高效的算法来计算斐波那契数列，例如矩阵乘法、快速幂等。这些算法都可以在较短的时间内计算出较大的斐波那契数。
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