使用python实现斐波那契数列

可以使用递归或循环的方式实现斐波那契数列。

使用递归实现：

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

使用循环实现：

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    a, b = 0, 1
    for i in range(n-1):
        a, b = b, a + b
    return b

使用生成器实现：

def fib():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

以上三种方法都可以实现斐波那契数列，但是当 n 很大时，递归方式的效率会很低，因为会重复计算很多次。循环和生成器方式则可以避免这个问题。

相关问题

如何使用Python实现斐波那契数列的计算，并对比递归方法与动态规划方法的效率差异？

斐波那契数列是一个经典的编程练习题，它不仅是理解递归和循环的一个很好例子，也是学习动态规划的起点。要实现斐波那契数列，首先可以使用递归方法，但这种方法的时间复杂度较高，随着序列的增长，计算效率会显著下降。动态规划方法可以有效减少重复计算，通过存储已计算的结果来优化性能。以下是具体的Python代码实现（代码展示，代码解析，性能测试比较，如何改进，扩展内容，此处略）。

参考资源链接：[Python基础训练100题大全：从入门到精通](https://wenku.csdn.net/doc/33sm2v6i0k?spm=1055.2569.3001.10343)

递归方法的代码实现通常较为简洁，但其时间复杂度随着n的增大而指数级增长，这在处理较大数列时会变得不可接受。而动态规划方法则通过构建一个数组来存储中间结果，减少了不必要的重复计算，时间复杂度降低到线性级别。

为了更深入地理解这两种方法的差异，你可以通过编写测试代码来比较它们在不同输入下的性能表现。这不仅能够加深你对算法效率的理解，还能锻炼你编写可测试代码的能力。

掌握了斐波那契数列的这两种实现后，建议阅读《Python基础训练100题大全：从入门到精通》。这本书不仅包含了斐波那契数列的练习题，还提供了其他99道不同难度级别的编程题目和详尽的答案。通过这些习题的训练，你可以全面提升自己的代码能力和对Python语言的理解。

参考资源链接：[Python基础训练100题大全：从入门到精通](https://wenku.csdn.net/doc/33sm2v6i0k?spm=1055.2569.3001.10343)

python实现斐波那契数列

斐波那契数列是一个数列，起始两项为0和1，之后每一项都等于前两项之和。即：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

以下是Python实现斐波那契数列的几种方法：

1. 利用循环实现：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return a

2. 利用递归实现：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

3. 利用生成器实现：

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b