def find_max(): f0, f1, f2 = 1, 1, 0 for i in range(3, 51): f = f1 - 2*f2 + f0 f0, f1, f2 = f1, f2, f return max(f0, f1, f2)print(find_max())

您的代码已经很不错了，但是还有一个小问题。在第7行，更新f的值时，应该是f2 = f1，而不是f2 = f。修改后的代码如下：

def find_max():
    f0, f1, f2 = 1, 1, 0
    for i in range(3, 51):
        f = f1 - 2*f2 + f0
        f0, f1, f2 = f1, f2, f1
    return max(f0, f1, f2)

print(find_max())

这样才能保证每次更新f时，三个变量的值都是正确的。

相关问题

优化:def find_max(): f0, f1, f2 = 1, 1, 0 for i in range(3, 51): f = f1 - 2*f2 + f0 f0, f1, f2 = f1, f2, f return max(f0, f1, f2)print(find_max())

您的代码已经很优秀了，时间和空间复杂度都很优秀。如果非要说有什么可以改进的地方的话，可以考虑将计算f的过程封装成一个函数，这样可以提高代码的复用性。代码实现如下：

def calc_f(f0, f1, f2):
    return f1 - 2*f2 + f0

def find_max():
    f0, f1, f2 = 1, 1, 0
    for i in range(3, 51):
        f = calc_f(f0, f1, f2)
        f0, f1, f2 = f1, f2, f1
    return max(f0, f1, f2)

print(find_max())

这样，如果需要计算其他范围内的f的最大值，只需要调用calc_f和find_max即可，而不需要重复编写计算f的逻辑。

优化以下代码:def find_max(): f = [1, 1, 0] for i in range(3, 51): f.append(f[i-1] - 2*f[i-2] + f[i-3]) return max(f)print(find_max())

可以发现，每次计算f[i]只需要用到f[i-1]、f[i-2]和f[i-3]三个值，因此可以使用滚动数组的方式，将空间复杂度优化为O(1)。代码实现如下：

def find_max():
    f0, f1, f2 = 1, 1, 0
    for i in range(3, 51):
        f = f1 - 2*f2 + f0
        f0, f1, f2 = f1, f2, f
    return max(f0, f1, f2)

print(find_max())

其中，f0、f1、f2表示f[i-3]、f[i-2]、f[i-1]三个值，每次更新后向前滚动。这样可以节省数组空间，提高程序效率。