Trouvez le Nième terme de la série de Fibonacci
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Trouver le Nième terme de la série de Fibonacci ».
1. Apprendre
Le problème « Trouver le Nième terme de la série de Fibonacci » est un défi clé dans la section Notions de base.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualiser le flux logique pour trouver le Nième terme de la série de Fibonacci.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Trouver le Nième terme de la série de Fibonacci.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction fibonacci_nth(n) qui prend un entier positif n et renvoie le nième terme de la série de Fibonacci (indexé 1). La série est : F(1) = 0, F(2) = 1, F(3) = 1, F(4) = 2, F(5) = 3, ...
- •1 <= n <= 50
Exemples
n = 5
3
The 5th Fibonacci term is 3. The series: 0, 1, 1, 2, 3.
n = 1
0
The 1st Fibonacci term is 0.
n = 10
34
The 10th Fibonacci term is 34. The series: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def nth_fib_opt(n: int) -> int:
if n <= 1: return n
a, b = 0, 1
for _ in range(2, n + 1):
a, b = b, a + b
return bCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def nth_fib_brute(n: int) -> int:
if n <= 1: return n
return nth_fib_brute(n-1) + nth_fib_brute(n-2)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Basics data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème Standard Basics s’appliquent.
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