斐波那契数列（fibonacci sequence），又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、……。在数学上，斐波纳契数列以递推的方法定义为：f(1)=1，f(2)=1，f(n)=f(n-1)+f(n-2)（n≥2，n∈n）。计算斐波那契数列第n项的值。

### 回答1：
根据斐波那契数列的定义：f(1)=1, f(2)=1, f(n)=f(n-1)+f(n-2) (n≥3, n∈N)，可以递推计算出斐波那契数列的前n项的值。

根据黄金分割数列的定义，它是斐波那契数列每两个相邻数之比的极限，即lim(n→∞) f(n+1)/f(n) = (1+√5)/2。

下面是斐波那契数列前n项的值：

f(1) = 1
f(2) = 1
f(3) = f(2) + f(1) = 1 + 1 = 2
f(4) = f(3) + f(2) = 2 + 1 = 3
f(5) = f(4) + f(3) = 3 + 2 = 5
f(6) = f(5) + f(4) = 5 + 3 = 8
f(7) = f(6) + f(5) = 8 + 5 = 13
f(8) = f(7) + f(6) = 13 + 8 = 21
f(9) = f(8) + f(7) = 21 + 13 = 34
f(10) = f(9) + f(8) = 34 + 21 = 55

以此类推，可以计算出斐波那契数列的前n项的值。

### 回答2：
斐波那契数列是数学中非常重要的一个数列，它的特点是当前一项与前两项的和相等，即f(n)=f(n-1)+f(n-2)。斐波那契数列的前几项可以直接计算出来，但是当n很大时，直接计算难度就增大了。下面介绍两个较为常用的计算方法。

1. 递归法

这是最简单的计算方法，在代码中使用递归函数来实现：

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

递归方法的缺点是效率低，计算量大，当n比较大时，会出现明显的卡顿或者栈溢出错误。

2. 动态规划法

动态规划是一种基于函数自身状态定义的方法，可以减少计算量，提高效率。在斐波那契数列中，可以使用一个列表来记录每一项的值，然后根据前两项的值计算当前项的值，最后返回第n项的值。

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    f = [0 for _ in range(n+1)]
    f[1] = 1
    for i in range(2, n+1):
        f[i] = f[i-1] + f[i-2]
    return f[n]

以上是计算斐波那契数列第n项值的两种方法，需要注意的是，当n比较大时，计算结果会非常大，需要使用高精度数值计算或者取模运算来进行处理。

### 回答3：
斐波那契数列是一种非常经典的数列，其数列的规律为前两项之和等于后一项。即f(1)=1，f(2)=1，f(n)=f(n-1) + f(n-2)（n≥3，n∈n）。

要计算斐波那契数列第n项的值，有多种方法可供选择，首先可以通过循环来计算。具体的方法为，先设定f(1)=1，f(2)=1，然后从第3项开始循环，每次将前两项相加，得到后一项的值，直到第n项。下面是示例代码：

def fibonacci(n):
    f1 = 1
    f2 = 1
    if n < 1:
        return None
    elif n == 1 or n == 2:
        return 1
    else:
        for i in range(3, n+1):
            tmp = f1 + f2
            f1 = f2
            f2 = tmp
        return f2

另外，也可以使用递归的方式来计算斐波那契数列。递归的思路是将问题分解为更小的子问题，直到达到最小问题的规模。递归计算斐波那契数列的代码如下：

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return None
    elif n == 1 or n == 2:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

需要注意的是，递归方法计算斐波那契数列的效率较低，因为在计算某一项时需要重复计算之前已经计算过的项。因此，循环方法更为常用。