🧮 动态规划 (Dynamic Programming)
难度: 困难 | 时间复杂度: O(n) | 空间复杂度: O(n)
算法原理
将复杂问题分解为更小子问题，通过存储子问题避免重复计算。
代码实现
def fib_dp(n): if n <= 1: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1] = 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] return dp[n] 本文由 AI 自动生成
难度: 困难 | 时间复杂度: O(n) | 空间复杂度: O(n)
算法原理
将复杂问题分解为更小子问题，通过存储子问题避免重复计算。
代码实现
def fib_dp(n): if n <= 1: return n dp = [0] * (n + 1) dp[1] = 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] return dp[n] 本文由 AI 自动生成