斐波那契数列递推写法

时间: 2024-03-16 09:40:21 浏览: 17
斐波那契数列是一个经典的数学问题,它递推写法如下: 1. 定义初始值:F(0) = 0,F(1) = 1。 2. 递推公式:对于 n > 1,F(n) = F(n-1) + F(n-2)。 这个递推公式表示,斐波那契数列的第 n 个数等于它前面两个数的和。根据这个递推关系,我们可以通过循环或递归的方式来计算斐波那契数列。 以下是一个使用循环的示例代码: ```python def fibonacci(n): if n <= 0: return [] elif n == 1: return [0] elif n == 2: return [0, 1] else: fib_list = [0, 1] for i in range(2, n): fib_list.append(fib_list[i-1] + fib_list[i-2]) return fib_list ``` 这段中,我们首先处理了特殊情况(n<=0 n=1, n=2),然后使用循环来计算斐波那契数列的前 n 个数,并将它们存储在一个列表中返回。
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斐波那契数列递推优化

斐波那契数列是一个经典的数学问题,它的定义是:第一个和第二个数都是1,从第三个数开始,每个数都是前两个数的和。所以斐波那契数列的前几个数字是:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ... 在计算斐波那契数列时,常见的方法是使用递归或循环。但是这些方法在计算大数值时会变得非常耗时,因为它们会重复计算相同的子问题。 为了优化斐波那契数列的计算,可以使用递推的方式。递推是指通过已知的前几个数,来计算下一个数的值。对于斐波那契数列,可以使用两个变量来保存前两个数的值,然后通过不断更新这两个变量来计算下一个数的值。 以下是斐波那契数列递推优化的代码示例: ```python def fibonacci(n): if n <= 0: return None if n == 1 or n == 2: return 1 prev1 = 1 prev2 = 1 current = 0 for i in range(3, n+1): current = prev1 + prev2 prev1, prev2 = prev2, current return current ``` 这种递推的方法避免了重复计算,因此在计算大数值时效率更高。

斐波那契数列递推python

斐波那契数列是一个经典的数学问题,它的定义是:第一个和第二个数都是1,从第三个数开始,每个数都是前两个数的和。所以斐波那契数列的前几个数字是:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ... 在Python中,可以使用递推的方式来生成斐波那契数列。以下是一个简单的实现示例: ```python def fibonacci(n): if n <= 0: return "输入的数字必须大于0" elif n == 1 or n == 2: return 1 else: a, b = 1, 1 for _ in range(3, n+1): a, b = b, a + b return b # 测试 n = int(input("请输入要计算的斐波那契数列的项数:")) result = fibonacci(n) print("第", n, "项的斐波那契数是:", result) ``` 这段代码中,我们定义了一个名为`fibonacci`的函数,它接受一个参数`n`,表示要计算斐波那契数列的第`n`项。首先判断`n`的值,如果小于等于0,则返回错误提示;如果`n`等于1或2,则直接返回1;否则,使用循环递推计算斐波那契数列的第`n`项,并返回结果。 请注意,这里使用了两个变量`a`和`b`来保存计算过程中的中间结果,通过不断更新它们的值来实现递推。这样可以避免使用递归导致的性能问题。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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