本题要求实现求fabonacci数列项的函数。 fabonacci数列的定义如下：f(n)=f(n-2)+f(n-1) (n≥2)，其中：f(0)=1，f(1)=1。

### 回答1：
本题要求实现求fabonacci数列项的函数。fabonacci数列的定义如下：f(n)=f(n-2)+f(n-1) (n≥2)，其中f(0)=1，f(1)=1。

要实现这个函数，我们可以用递归或迭代的方式实现。递归的实现会比较简洁，但是如果要求比较大的项数，递归的性能会比较差。迭代的实现需要用到循环，但是性能比递归好。

下面给出递归和迭代两种实现方式的代码：

// 递归方式实现fabonacci数列项的求解
int fabonacci_recursive(int n)
{
if (n < 2) {
return 1;
} else {
return fabonacci_recursive(n-2) + fabonacci_recursive(n-1);
}
}

// 迭代方式实现fabonacci数列项的求解
int fabonacci_iterative(int n)
{
if (n < 2) {
return 1;
}

int f1 = 1, f2 = 1;
for (int i = 2; i <= n; i++) {
int fn = f1 + f2;
f1 = f2;
f2 = fn;
}

return f2;
}

以上两种实现方式都可以用来求解fabonacci数列项，具体选择哪种方式取决于使用场景和性能要求。

### 回答2：
斐波那契数列是一种古老的数列，它在数学和计算机科学领域都有广泛的应用。斐波那契数列的定义很简单，但它的特性却异常神奇。本题要求实现求斐波那契数列第n项的函数，这对于初学者来说可能有一定的难度，但是只要认真学习了斐波那契数列的特性和求解方法，就可以轻松掌握这个问题。

首先，需要明确斐波那契数列的定义，即:f(n)=f(n-2)+f(n-1)，其中f(0)=1，f(1)=1。

接下来，可以用递归的方式来实现斐波那契数列的求解。即：当n为0或1时，返回1；当n大于1时，返回f(n-2)+f(n-1)的和。这种方法相对比较简单，但是会因为递归深度太多而导致性能问题，因此可以使用循环方式来优化递归算法。

另外，还可以使用动态规划的方式来优化循环算法，通过记忆中间结果，避免重复计算，提高求解效率。具体操作是：首先设置两个变量f0和f1，初始值分别为1和1；然后从第2个数开始循环计算每一个斐波那契数列的元素，并将中间结果存储到数组中；最后返回第n个元素即可。

综上所述，实现斐波那契数列求解函数的过程需要理解其定义和求解方法，掌握递归、循环和动态规划的算法技巧，以及合理的代码实现和调试能力。这些都需要基础知识的积累和实践的锻炼，但是只要认真学习和不断实践，都可以轻松掌握。

### 回答3：
要实现求fabonacci数列项的函数，我们可以使用循环或递归两种方法来实现。

首先介绍循环法。我们可以用一个数组来保存fabonacci数列的每一项，然后通过循环来计算每一项的值，最后返回第n项即可。代码如下：

int Fibonacci(int n) {
    // 定义数组用于存储fabonacci数列
    int f[n+1];
    // 初始化数组的前两个元素为1
    f[0] = 1;
    f[1] = 1;
    // 从第三个元素开始循环计算
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        f[i] = f[i-1] + f[i-2];
    }
    // 返回第n项
    return f[n];
}

接下来介绍递归法。递归法的思路是，如果要求第n项，则需要先求第n-1项和第n-2项，再将它们相加即可得到第n项。需要注意的是，递归在计算时会有重复计算的情况，因此可以使用一个数组来缓存已计算的值，避免重复计算。代码如下：

int Fibonacci(int n) {
    // 定义数组用于存储已经计算的值
    int f[n+1];
    // 初始化数组的前两个元素为1
    f[0] = 1;
    f[1] = 1;
    // 递归计算第n项
    return recursive(n, f);
}

int recursive(int n, int *f) {
    // 如果已经计算过，则直接返回保存的值
    if (f[n] > 0) {
        return f[n];
    }
    // 否则递归计算
    f[n] = recursive(n-1, f) + recursive(n-2, f);
    return f[n];
}

以上就是实现求fabonacci数列项的函数的两种方法，它们的时间复杂度都为O(n)。如果使用递归法，还需要注意防止栈溢出的情况。