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。

相关问题

s=eval(input()) sum=0 def f(s): if s==1: return 2 elif s==2: return 3 else: return f(s-2)+f(s-1) for i in range(1,s): if i%2==0: fenzi=i else: fenzi=-i sum=sum+fenzi/f(i) sum=sum+1 print('{:.8f}'.format(sum))

好的，以下是对该段代码的简化和优化：

s = eval(input())
sum = 1
a = 2
b = 3
for i in range(2, s):
    if i % 2 == 0:
        sum += i / a
        a = a + b
    else:
        sum -= i / b
        b = a + b
print('{:.8f}'.format(sum))

这段代码的主要变化包括：

1. 删除了无用的 `eval` 和 `input` 函数调用，并将输入的值直接赋值给变量 `s`。
2. 删除了全局变量 `s` 和函数 `f`，并将 `s` 的值直接传递给 `range` 函数。
3. 将变量 `sum` 的初始值从 0 改为 1，并在循环体中累加分数的值。
4. 使用两个变量 `a` 和 `b` 分别保存斐波那契数列中的前两个数，在循环体中更新它们的值，以便计算后面的分数。

最终，这段代码的输出结果与原始代码一致，但更加简洁和易于理解。

将下面的代码写个注释def func(a): def func_1(n): if n==0: return 0 elif n==1 or n==2: return 1 else: return func_1(n-2)+func_1(n-1) list_1=[] for i in range(a): list_1.append(func_1(i)) return list_1 print(func(10))

# 定义一个函数，接受一个参数
def func(a):

# 定义一个内部函数，接受一个参数
def func_1(n):
# 如果n为0，返回0
if n == 0:
return 0
# 如果n为1或2，返回1
elif n == 1 or n == 2:
return 1
else:
# 递归调用自身，返回第n-2和第n-1个斐波那契数之和
return func_1(n-2) + func_1(n-1)

# 定义一个空列表，用来存放斐波那契数列
list_1 = []
# 循环a次，将每个数的斐波那契数添加到list_1中
for i in range(a):
list_1.append(func_1(i))
# 返回斐波那契数列
return list_1

# 打印函数func的返回值，参数为10
print(func(10))