def fib(n): if n==0 or n==1: return 1 else: return fib(n-1)+(n-2) print(fib(12))使用动态规划或循环的方式来优化这个函数。

当前的 Fibonacci 函数使用了递归的方式计算序列，虽然简洁，但效率较低，因为它会重复计算许多已知的值。我们可以使用动态规划（Dynamic Programming）或循环（Iterative）的方法来优化这个过程，避免重复计算。

**使用循环优化：**

def fib(n):
    if n <= 0:
        return "Input should be a positive integer."
    elif n == 1 or n == 2:  # 初始化基本情况
        return 1
    else:
        a, b = 1, 1  # 初始化前两个数
        for _ in range(2, n):
            a, b = b, a + b  # 每次迭代更新a和b
        return b

print(fib(12))

在这个优化后的版本中，我们用两个变量 `a` 和 `b` 分别存储当前项和下一项的值，然后逐步更新它们，直到达到第 `n` 项。

**使用动态规划优化：**

def fib(n):
    if n <= 0:
        return "Input should be a positive integer."
    fib_sequence = [0, 1] + [0] * (n - 1)  # 创建一个列表存储斐波那契序列
    for i in range(2, n+1):
        fib_sequence[i] = fib_sequence[i-1] + fib_sequence[i-2]
    return fib_sequence[n]

print(fib(12))

在这个动态规划版本中，我们预先创建了一个列表 `fib_sequence` 来存储已经计算过的斐波那契数，这样就可以直接从列表中获取而不必每次都重新计算。