黄金分割法代码基础上实现Fibonacci法。

黄金分割法通常用于美学、设计或数学分析等领域，它并没有直接关联于Fibonacci数列的搜索算法。Fibonacci数列常常用于优化搜索策略，比如在二分查找中，可以使用Fibonacci数列来确定每次搜索的区间长度，但这通常被称为Fibonacci搜索。

如果你想了解的是在已有的黄金分割搜索（Golden Section Search，一种优化搜索精度的方法）的基础上，如何融合Fibonacci数列来进一步改进，那么这可能需要一种混合策略。但请注意，实际应用中，这种组合通常是不必要的，因为Fibonacci搜索本身就足够高效了。

然而，这里有一个基础示例，展示了如何在经典黄金分割的基础上引入Fibonacci数列的启发式选择。这是一个非常理论化的例子，实际应用中可能并不常见：

def fibonacci_gs(f, a, b):
    fib_sequence = [0, 1] # 初始化斐波那契数列
    while fib_sequence[-1] < (b - a):
        fib_sequence.append(fib_sequence[-1] + fib_sequence[-2])
    
    for i in range(len(fib_sequence)):
        c = a + fib_sequence[i]*(b-a)/fib_sequence[-1]
        if f(c) * f(a) < 0: # 使用黄金分割法则检查
            b = c
        else:
            a = c
    return a

# 具体函数f替换为你实际的目标函数
func = lambda x: x**2 - 5  # 示例函数，假设我们正在寻找方程根
result = fibonacci_gs(func, 0, 10)  # 搜索区间
print(f"近似解: {result}")

在这里，`fib_sequence`列表代表Fibonacci数列，用于计算分割点。不过，如前所述，真正的Fibonacci搜索会直接根据Fibonacci数列选择下一次迭代的位置，不需要额外的分割步骤。