JavaScript 实现:输出斐波那契数列
问渠那得清如许,为有源头活水来。
想要保持自己的技术活力,最有效的手段就是通过不断地输入来提供足够的养分。我们也不必刻意追求高深的或者新鲜的知识点,通过对一个基础问题的全方位多维度解析,同样也会收获不小。
题目
有这么一道题目需要我们来解答:
试输出斐波那契数列的前 10 项,即 1、1、2、3、5、8、13、21、34、55。
分析
有些人看到题目中出现了“斐波那契数列”这个概念后,可能脑袋就蒙圈了,其实大可不必!
对于这道题,可以不用理会这个陌生概念,我们只需要关心后面它给出的数字规律即可。
我们可以看到,规律总结起来就一句话:从第三位开始,后面每项的值等于前两项之和,用式子表示的话就是:a~n~ = a~n-1~ + a~n-2~(n ≥ 2) 。
根据题目要求,其实就是要我们做两件事:
生成每一项的值。
打印输出所有值。
基础解法
解题思路:
创建一个数组存放数列各项的值。
for 循环生成数列各项并存入数组(为了计算后面各项的值),打印生成的项。
代码实现如下:
分析:
这应该是最基本的解题方法,很容易就实现了。
但如果这是面试题的话,这样的答案只能说是中规中矩,没有出彩的地方,最重要的是体现不出我们与众不同的气质啊,所以,我们应该用点其他的手段来提升下自己的逼格!
初级递归
解题思路:
通过递归的手段计算出各位置对应的值(这里有个前提是:第一项和第二项是确定值,否则,递归就不好用了)。
打印结果。
代码实现如下:
分析:
递归的使用确实提升了代码的逼格,但是又引来了另外一个问题:性能问题。
每一项的值都是从第一项开始计算累加 出来的,比如计算第四项的值,其过程如下:
返回第一项的值:1 。
返回第二项的值: 1 。
计算第三项的值为 1 + 1 = 2 。
计算第四项的值为 2 + 1 = 3 。
在计算第五项值的时候,还要经过上面这个过程来获取第四项的值,进行了大量的重复运算。
为了惊艳面试官,我们还需要再做优化!
递归优化
解题思路:
导致重复计算的是递归那部分的逻辑,所以优化点在递归这里。
既然存在重复运算,那就意味着其实后面的运算完全可以使用前面已经计算出来的值,所以我们需要引入缓存来保存每次的计算结果。
代码实现:
分析:
根据打印出来的 count 来看,优化后的递归次数是优化前的 1/10 左右,这个结果就很惊喜了。
这次面试官应该可以满意了吧。
总结
万变不离其宗,只要将解题思路理清了,代码实现只是一个结果而已。在平常的工作学习中,我们要有意识地培养自己的发散性思维,从多角度去看待问题,你可能会发现不一样的风景哦!希望能够对大家有所启发哦!
在面试中,为了突显自己的独特气质或者人家面试题目就有具体要求的,我们使用一些看起来高大上的思路,这无可厚非。
但是呢,在平常的工作中,我还是更建议大家:在性能相近的情况下,能使用基础方法解决的一般不要用“高档”方法,因为基础方法出错的概率小很多。就比如今天这道题,其实基础解法的性能是最好的。
少写 BUG,我们才能有更多的时间来摸鱼,不是吗?
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~ 本文完,感谢阅读!
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