方法1:使用for循环 python def fibonacci_for_loop(n): # 初始化数列的前两项 a, b = 0, 1 # 创建一个列表来存储数列 fib_sequence = [] # 使用for循环生成数列 for _ in range(n): fib_sequence.append(a) a, b = b, a + b return fib # 示例:生成前10项斐波那契数列 print(fibonacci_for...
return fib_recur(n-1) + fib_recur(n-2)for i in range(1, 20): print(fib_recur(i)) ``` 📝 第二种方法:递推法 递推法,也叫递增法,时间复杂度是O(n),呈线性增长。如果数据量巨大,速度会越来越慢。```python def fib_loop_for(n): a, b = 0, 1 for i in range(n): a, b =...
斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(1)=1,F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)(...
斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(1)=1,F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)(...
斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(1)=1,F(2)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)...
这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和 Python实现 importsys#循环 返回第 n 个数defloop(n):first,second=0,1foriinrange(n):first,second=second,first+secondreturnfirst#循环,返回斐波那契数列deffib(n):v=[0,1]foriinrange(2,n+1):v.append(v[i-1]+v[i-2])returnv# return v[n]if...
Check nInitialize a=1, b=1For loop i=0 to n-1Add a to sequenceUpdate a, b = b, a + bReturn sequenceStartCheckInitializeLoopAddUpdateEnd 这个状态图描述了整个函数的执行过程,从开始到结束都涵盖了主要步骤。 关系图 在数据结构中,理解不同元素之间的关系也是很重要的。以下是斐波那契数列与其项之间...
# 使用循环defFibonacci_Generate_Loop(n):if n < 0:print('Input value is error')return-1elif n == 0:return [0]elif n == 1:return [0,1]else: result_list = [0,1] a, b = 0, 1for i in range(2, n + 1): a, b = b, a + b result_list.append(b)return re...
for value in fibonacci(): print(value) 在这个例子中,生成器函数fibonacci用于生成斐波那契数列的无限序列。 四、比较与选择 在实际开发中,选择哪种方法取决于具体的需求和场景。以下是一些选择建议: 简单循环:如果只是需要一个简单的无限循环,while True是最直接和简单的方法。
max-=1yieldaforiinfib_loop_while(20):print(i,end=' ')结果:11235813213455891442333776109871597258441816765 4、矩阵方式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpy deffib_matrix(n):res=pow((numpy.matrix([[1,1],[1,0]])),n)*numpy.matrix([[1],[0]])returnres[0][0]for...