📚 概述

本案例深入探讨了在 Kotlin Multiplatform (KMP) 项目中实现斐波那契数列生成工具的完整流程。通过将 Kotlin 代码编译为 JavaScript，并在 OpenHarmony 的 ArkTS 中调用，我们展示了如何充分利用 Kotlin 的特性来进行数列生成、动态规划优化和性能对比。

斐波那契数列是计算机科学中的经典问题，允许我们演示递归、动态规划、性能优化等核心概念。在 KMP 项目中，我们可以利用这些特性来构建具有强大算法处理能力的应用。

本文将详细介绍如何在 KMP 项目中实现斐波那契数列、动态规划优化、性能对比等核心概念。

🎯 核心概念

1. 斐波那契数列生成 (Fibonacci Sequence Generation)

使用动态规划生成斐波那契数列。

val fib = LongArray(n)
if (n >= 1) fib[0] = 1
if (n >= 2) fib[1] = 1

for (i in 2 until n) {
    fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2]
}

代码解释：

• 创建数组存储数列
• 初始化前两项为1
• 迭代计算后续项

2. 数列统计 (Sequence Statistics)

计算数列的统计信息。

val lastFib = fib[n - 1]
val sum = fib.sum()
val average = sum / n
val maxFib = fib.maxOrNull() ?: 0L
val minFib = fib.minOrNull() ?: 0L

代码解释：

• 获取最后一项
• 计算数列和
• 计算平均值、最大值、最小值

3. 完全平方数检测 (Perfect Square Detection)

检查数字是否为完全平方数。

fun checkPerfectSquare(n: Long): Boolean {
    if (n < 0) return false
    val sqrt = kotlin.math.sqrt(n.toDouble()).toLong()
    return sqrt * sqrt == n
}

代码解释：

• 计算平方根
• 检查平方根的平方是否等于原数
• 判断是否为完全平方数

4. 质数检测 (Prime Number Detection)

检查数字是否为质数。

fun checkPrime(n: Long): Boolean {
    if (n < 2) return false
    if (n == 2L) return true
    if (n % 2 == 0L) return false
    for (i in 3..kotlin.math.sqrt(n.toDouble()).toLong() step 2) {
        if (n % i == 0L) return false
    }
    return true
}

代码解释：

• 处理特殊情况（<2、=2）
• 排除偶数
• 检查奇数因子

5. 性质检测 (Property Detection)

检测数字的多种性质。

val isEven = lastFib % 2 == 0L
val isPerfectSquare = checkPerfectSquare(lastFib)
val isPrime = checkPrime(lastFib)

代码解释：

• 检查奇偶性
• 检查完全平方数
• 检查质数

💡 实现代码详解

Kotlin 源代码

fun fibonacciTool(nInput: String): String {
    return try {
        val cleanInput = nInput.trim()
        
        if (cleanInput.isEmpty()) {
            return "❌ 输入为空"
        }
        
        val n = cleanInput.toIntOrNull()
        if (n == null || n < 1 || n > 50) {
            return "❌ 输入必须是1-50之间的整数"
        }
        
        // 使用动态规划生成斐波那契数列
        val fib = LongArray(n)
        if (n >= 1) fib[0] = 1
        if (n >= 2) fib[1] = 1
        
        for (i in 2 until n) {
            fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2]
        }
        
        // 计算统计信息
        val lastFib = fib[n - 1]
        val sum = fib.sum()
        val average = sum / n
        val maxFib = fib.maxOrNull() ?: 0L
        val minFib = fib.minOrNull() ?: 0L
        
        // 检查特殊性质
        val isEven = lastFib % 2 == 0L
        val isPerfectSquare = checkPerfectSquare(lastFib)
        val isPrime = checkPrime(lastFib)
        
        // 生成数列字符串
        val displayCount = kotlin.math.min(10, n)
        val sequenceStr = fib.take(displayCount).joinToString(", ") + if (n > 10) ", ..." else ""
        
        // 计算信任度
        var trustScore = 0
        if (n in 1..50) trustScore += 50
        if (fib.isNotEmpty()) trustScore += 30
        if (sum > 0) trustScore += 20
        
        // 返回结果
        val status = "✅ 生成成功"
        val evenOddStr = if (isEven) "偶数" else "奇数"
        val squareStr = if (isPerfectSquare) "完全平方数" else "非完全平方数"
        val primeStr = if (isPrime) "质数" else "非质数"
        
        return """
            $status
            ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
            项数: $n
            数列: $sequenceStr
            第${n}项: $lastFib
            数列和: $sum
            平均值: $average
            最大值: $maxFib
            最小值: $minFib
            性质: $evenOddStr | $squareStr | $primeStr
            信任度: $trustScore/100
        """.trimIndent()
        
    } catch (e: Exception) {
        "❌ 生成失败: ${e.message}"
    }
}

🔍 支持的功能

• 数列生成: 生成1-50项的斐波那契数列
• 统计计算: 计算和、平均值、最大值、最小值
• 性质检测: 检测奇偶性、完全平方数、质数
• 动态规划: 使用DP优化性能
• 简化显示: 只显示前10项

📝 总结

Kotlin 的斐波那契数列生成工具提供了强大的功能。通过在 KMP 项目中使用这些特性，我们可以：

1. 数列生成：高效生成斐波那契数列
2. 算法优化：使用动态规划优化性能
3. 性质检测：检测多种数字性质
4. 性能对比：对比不同算法的性能
5. 简化显示：只显示关键信息

斐波那契数列是计算机科学的经典问题，掌握这些技能对于编写高效、可靠的代码至关重要。

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