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這篇文章主要講解了“Python遞歸和生成器實現(xiàn)斐波那契數(shù)列有什么區(qū)別”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學(xué)習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習“Python遞歸和生成器實現(xiàn)斐波那契數(shù)列有什么區(qū)別”吧!
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。
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)])
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 += 1print([i for i in fbnq_two(100)])
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。
感謝各位的閱讀,以上就是“Python遞歸和生成器實現(xiàn)斐波那契數(shù)列有什么區(qū)別”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習后,相信大家對Python遞歸和生成器實現(xiàn)斐波那契數(shù)列有什么區(qū)別這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章,歡迎關(guān)注!
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