遞迴函式計算費波那契數的時間複雜度分析

遞迴函式計算費波那契數的時間複雜度分析
Photo by Ludde Lorentz / Unsplash

大家好,不知道大家今天有沒有吃飽呢?

剛入門程式設計,學到「遞迴」操作的時候,老師們都很喜歡舉「費波那契數」的計算為例。以下,我也用 JavaScript 程式碼展示一下費波那契數的計算:

function fibonacci(n) {
  if (n <= 1) return n;
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

console.log(fibonacci(10)); // 55

這樣的遞迴函式看起來是沒有問題的,但是您可以把 45 以上的數字帶入這個函式試試看。執行的時候,您可能會以為程式卡住了,其實並沒有卡住,只是計算量會變得非常驚人!

function recursiveFibonacci(n) {
  if (n <= 1) return n;
  return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
}

function logFibonacciWithTime(n) {
  const label = `f(${n})`;
  console.time(label);
  const result = recursiveFibonacci(n);
  console.timeEnd(label);
  console.log(`${label} = ${result}`);
}

logFibonacciWithTime(35);
logFibonacciWithTime(40);
logFibonacciWithTime(41);
logFibonacciWithTime(42);
logFibonacciWithTime(43);
logFibonacciWithTime(44);
logFibonacciWithTime(45);
logFibonacciWithTime(46);
logFibonacciWithTime(47);
logFibonacciWithTime(48);
logFibonacciWithTime(49);
logFibonacciWithTime(50);
bun index.js

[55.70ms] f(35)
f(35) = 9227465
[386.84ms] f(40)
f(40) = 102334155
[631.33ms] f(41)
f(41) = 165580141
[1016.06ms] f(42)
f(42) = 267914296
[1.70s] f(43)
f(43) = 433494437
[2.72s] f(44)
f(44) = 701408733
[4.32s] f(45)
f(45) = 1134903170
[6.97s] f(46)
f(46) = 1836311903
[11.27s] f(47)
f(47) = 2971215073
[18.26s] f(48)
f(48) = 4807526976
[29.58s] f(49)
f(49) = 7778742049
[61.63s] f(50)
f(50) = 12586269025

我想像的結果是這些計算都可以在幾毫秒的時間搞定啊,為什麼跟我想的差了幾百上千倍呢?

我們試著分析看看它的時間複雜度:

假設 n 是一個大數,我們計算 fibonacci(n - 2) 的需要 t 單位的時間,並且假設計算 fibonacci(n - 1) 需要 a 倍的 t 單位時間 at。

那麼計算 fibonacci(n) 就是需要 at + t 的時間,而計算 fibonacci(n + 1) = fibonacci(n) + fibonacci(n — 1) 所需的時間就是 (at + t) + at 的時間。

計算 fibonacci(n + 1) 的時間比上計算 fibonacci(n) 的時間會等於計算 fibonacci(n) 的時間比上計算 fibonacci(n — 1) 的時間。所以:

[(at + t) + at] : (at + t) = (at + t) : at

=> (at + t)² = (2at + t) * at

移項之後可以得到 a²t² — at² — t² = 0

由於 t 是常數,我們可以把 t² 除掉,變成 a² — a — 1 = 0, a > 0。解方程式就可以得到 a = (1 + sqrt(5)) / 2 = 1.618034…. 這正好是黃金分割率 φ。

每當要計算的費波那契數增加 1 ,計算的時間就會增加 φ 倍,所以用遞迴的方法計算費波那契數的時間複雜度就是 O(φn)。計算時間呈現指數級別增長的算法是相當糟糕的。

沒有數據的話您可能感覺不出來,我的電腦執行以上的程式計算 fibonacci(50) 的時間是 62 秒左右,那麼如果要計算 fibonacci(100) 的話,理論上可能要花費的時間是 φ⁵⁰ * 62 秒。您可以按計算機算算看,大約是五萬至七萬「年」左右的時間呢,嚇人吧?

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大家好!我是一個有兩年工作經驗的菜雞全端工程師,平常的工作內容大多都是在處理後端業務邏輯,以及前端畫面、交互等等。由於我對我們團隊專案的部署架構幾乎不了解,今年年初我就決定來認真學習 Amazon 雲端的相關知識,並且以考到 SAA-C03、DVA-C02、SOA-C02 這三張證照為首要的目標(SOA-C02 在我休假完回來之後就悄悄更新成 SOA-C03 了)。 如果您跟我一樣是轉職仔,或剛入行沒多久,想要學習 AWS 並且考取證照來讓自己的履歷能夠亮眼一點,也許這篇廢文可以幫助到您。至於說網路上好像很多人分享什麼三個月或幾個月考取這三張證照的心得,為什麼我會把時間拉到一年呢?可能就是因為我懶 + 容易分心 + 排了好多出去玩的假期,畢竟休息是為了走更長遠的路嘛,哈哈哈。 這篇文寫到後面感覺是我想講什麼就寫什麼,所以結構可能很亂,還請讀者見諒🙏。 我的學習素材全部來自於 Stephane Maarek 老師在 Udemy 平台上推出的一系列 AWS 課程。這位老師母語應該是法文,英文稍微有點口音不影響理解,我覺得他的課程算滿完整的,除了觀念講解以外,還有實際操作的畫面,更能

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