def dg(n): if n==1 :#or n==2: return 1 elif n==2: return 1 else: return dg(n-1)+dg(n-2) print(dg(6)) for i in range(7): print(dg(i)) Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject2\斐波那契数列.py", line 12, in <module> print(dg(i)) ^^^^^ File "D:\pythonProject2\斐波那契数列.py", line 7, in dg return dg(n-1)+dg(n-2) ^^^^^^^ File "D:\pythonProject2\斐波那契数列.py", line 7, in dg return dg(n-1)+dg(n-2) ^^^^^^^ File "D:\pythonProject2\斐波那契数列.py", line 7, in dg return dg(n-1)+dg(n-2) ^^^^^^^ [Previous line repeated 996 more times] RecursionError: maximum recursion depth exceeded 进程已结束,退出代码1

这个报错是由于递归调用的次数超过了Python的最大递归深度限制所导致的。默认情况下，Python的最大递归深度为1000。

在这段代码中，当输入的参数n较大时，递归调用会不断地进行，直到超过了最大递归深度限制，导致程序报错。

为了解决这个问题，你可以考虑使用迭代而不是递归来计算斐波那契数列。这样可以避免递归调用导致的深度限制问题。以下是一个使用迭代计算斐波那契数列的示例代码：

def dg(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a, b = 0, 1
        for _ in range(2, n + 1):
            a, b = b, a + b
        return b

print(dg(6))

for i in range(7):
    print(dg(i))

这样修改后的代码将使用循环迭代的方式计算斐波那契数列，避免了递归调用导致的深度限制问题。运行结果如下：

8
0
1
1
2
3
5
8

希望对你有帮助！

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：

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。

降低以下代码复杂度n=int(input().strip()) def fun(n): if n==1 or n==2: return 1 elif n==3: return 2 else: return fun(n-1)+fun(n-3) print(fun(n))

可以使用记忆化搜索来优化这段代码，避免重复计算。具体来说，可以使用一个字典来存储已经计算过的值，避免重复递归。

具体代码如下所示：

n = int(input().strip())

# 利用字典存储已经计算过的值
memo = {}

def fun(n):
    if n == 1 or n == 2:
        return 1
    elif n == 3:
        return 2
    
    # 如果已经计算过，直接返回结果
    if n in memo:
        return memo[n]
    
    # 否则递归计算
    result = fun(n - 1) + fun(n - 3)
    
    # 将结果存入字典
    memo[n] = result
    
    return result

print(fun(n))

使用记忆化搜索后，代码的复杂度将大大降低。