def fibonacci(n): if n==1 or n==2: return 1 else: return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2) n=int(input()) print(fibonacci(n)) 翻译
时间: 2023-12-25 12:03:17 浏览: 25
def fibonacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
n = int(input())
print(fibonacci(n)) Translation
相关问题
优化代码def fibonacci(n): if n == 1: return 1 elif n == 2: return 2 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
好的,递归算法的效率比较低,因为会重复计算很多子问题。可以使用记忆化搜索来优化递归算法,避免重复计算。
记忆化搜索的思路是,在递归过程中,将已经计算出来的结果存储起来,避免重复计算。具体来说,可以使用一个字典(或数组)来记录每个格子的不同方式数量,如果已经计算过,则直接返回结果,否则继续递归计算。
下面是优化后的代码:
```python
memo = {} # 定义一个字典,用来存储已经计算过的结果
def fibonacci(n):
if n in memo: # 如果已经计算过,则直接返回结果
return memo[n]
if n == 1:
result = 1
elif n == 2:
result = 2
else:
result = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
memo[n] = result # 将计算结果存储到字典中
return result
```
这个函数的含义和之前的函数相同,区别在于使用了记忆化搜索来优化递归算法。这样就可以避免重复计算,提高效率。
需要注意的是,使用记忆化搜索虽然可以提高效率,但也会增加空间复杂度。因为需要额外的空间来存储已经计算过的结果。在实际应用中,需要根据具体情况来进行权衡,选择合适的算法和数据结构。
优化这段代码 def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))
这段代码实现了斐波那契数列的递归算法,但是随着 n 的增加,递归深度也会增加,导致计算速度变慢。为了优化这段代码,可以使用迭代算法来代替递归算法,从而减少递归深度。以下是迭代算法的实现方式:
```
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
f1, f2 = 0, 1
for i in range(2, n+1):
f1, f2 = f2, f1+f2
return f2
```
这个函数使用两个变量 `f1` 和 `f2` 来存储斐波那契数列中的前两个数,然后用一个循环计算下一个数。在循环中,每次更新 `f1` 和 `f2` 的值,直到计算到第 `n` 个数为止。这种方法不需要递归,可以大大提高计算速度。