百度下“斐波拉契的非递归写法”，也有不少的答案，但是并不令人满意，首先是太复制难懂，其次是性能和递归差不多。
一说到斐波拉契数列，无论是程序菜鸟，还是技术老手，首先想到的，肯定是递归写法。然后，技术老手与程序菜鸟不同的地方，就是会想到将递归的结果存起来以减少重复计算。这些都是些很常规的操作，但是你有没有想过，斐波拉契数列还能用非递归的方法来写？
百度下“斐波拉契的非递归写法”，也有不少的答案，但是并不令人满意，首先是太复制难懂，其次是性能和递归差不多。一开始我也想自己写个，只要模拟递归调用的调用栈不就行了嘛，不过这种想法真是有点想当然了，写出来的程序也很复杂。怎么办呢？这时候，树的深度优先遍历就可以派上用场了。
首先，我们定义树结点：public class node { public node(long value, bool visited) { value = value; visited = visited; } public long value { get; set; }//存放结点的值 public bool visited { get; set; } }
然后，我们就可以愉快地上dfs的栈写法啦
public static long fblc(int n) { stack<node> s = new stack<node>(); s.push(new node(n, false)); long sum = 0; long[] childrenresultmemo = new long[n+1]; childrenresultmemo[0] = 1; childrenresultmemo[1] = 1; //long children = 0; while (s.any()) { var cur = s.pop(); if (cur.visited == false) { if (childrenresultmemo[cur.value] == 0) { cur.visited = true; if (childrenresultmemo[cur.value - 1] != 0 && childrenresultmemo[cur.value - 2] != 0) { var result = childrenresultmemo[cur.value - 1] + childrenresultmemo[cur.value - 2]; childrenresultmemo[cur.value] = result; sum += result; s.push(cur); } else { s.push(cur); s.push(new node(cur.value - 1, false)); s.push(new node(cur.value - 2, false)); } } else { sum += childrenresultmemo[cur.value];//保存子树结果的优化，会有个特殊情况要处理 } } } return sum; }
上述算法的核心思想是，遍历栈，pop出栈顶元素，如果已经访问过（visited为true）,就跳过（上面代码由于采用了保存子树结果的优化，会有个特殊情况要处理，下文会详述）；否则，将当前父结点的visited标记为true，代表已访问过，并push到栈；然后将其子结点都push到栈。
如果按照这个思路，写出来的代码不会是上面那个样子的，代码量少得多也简洁得多，不过算法复杂度就会像递归写法差不多，因为存在重复计算。
那怎么办呢，解决办法只有一个，空间换时间，将子树的结果存起来，如果对应子树已经计算过有结果，就不再往下一层的深度遍历了，直接使用结果。我们将子树结果保存在了一个数组里面：
long[] childrenresultmemo = new long[n+1];
通常如果子树已经有结果，按逻辑来说应该就会被访问过。不过存在特例，就是一开始的子树0和子树1：
childrenresultmemo[0] = 1;childrenresultmemo[1] = 1;
只需在这个特例的分支里面累加结果即可：
sum += childrenresultmemo[cur.value];
怎么样，这种写法是不是很少见？其实斐波拉契数列的求值过程就像是树的深度优先遍历。所以只要是深度优先遍历的实现，完全就是可行的。
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以上就是原来斐波拉契数列还有这种写法，你知道吗？的详细内容。