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Python遞歸和生成器實現(xiàn)斐波那契數(shù)列區(qū)別

猿友 2021-01-06 16:23:43 瀏覽數(shù) (2475)
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前言

斐波那契數(shù)列,又稱黃金分割數(shù)列,又名兔子數(shù)列。

通俗的來說,即從該數(shù)列中的第三項開始,后面的每一個數(shù)的值等于前兩個數(shù)的和。

而我們通過 python 如何來實現(xiàn)不同長度的斐波那契數(shù)列呢?
常見的實現(xiàn)方法有遞歸和生成器。

那么小編今天就為大家介紹用這兩種方式實現(xiàn)斐波那契數(shù)列的區(qū)別。

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遞歸

遞歸的方法效率較低,會出現(xiàn)大量重復(fù)計算,這里以 20 個斐波那契數(shù)列為例。

def fbnq_one(self):

    if self == 1:

        return 1

    elif self == 2:

        return 2

    else:

        return fbnq_one(self - 2) + fbnq_one(self - 1)

print([fbnq_one(i) for i in range(1, 21)])

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生成器

生成器需要在方法中運用 yield,生成器是一個可迭代對象,可以遍歷獲取元素,在獲取較多斐波那契數(shù)列時,相比遞歸效率較高,這里以 100 個斐波那契數(shù)列為例。

def fbnq_two(max_num):

    a, b = 0, 1

    time_num = 0

    while time_num < max_num:

        yield a

        a, b = b, a+b

        time_num += 1

print([i for i in fbnq_two(100)])

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比較

遞歸語法簡單,但執(zhí)行起來,重復(fù)計算多,數(shù)值一大,運行時間就變長;
生成器可以遍歷獲取元素,在獲取較多斐波那契數(shù)列時,相比遞歸效率較高,運行時間相對更快。


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