斐波那契生成的渐近和实际运行时间中的常数与系统因素

如何解决斐波那契生成的渐近和实际运行时间中的常数与系统因素

我实现了一个简单的 DP 方法来计算理论上在线性时间内运行的斐波那契数：

vector<ull> fib_iter(int len) {
    vector<ull> fibs = {0,1};
    for (int i = 2; i < len; ++i){
        fibs.push_back(fibs[i-1]+fibs[i-2]);
    }
    return fibs; 
}

当使用 chrono 库计时时，计算前 10 需要 12.8 微秒，前 100 需要 18.8 微秒，前 1000 需要 63.3 微秒。我的问题是为什么这些不都比最后。这不可能是因为恒定因素，因为它们是固定的，因此必须是因为系统优化。是编译器内联、缓存、一些架构怪癖，还是在系统细节方面究竟是什么？当我以递归方式或使用矩阵求幂实现此算法时，我们看不到 10 倍跳跃的原因是否与此相同？