对于斐波拉契数列的使用,我们只需要知道通项公式,然后依次从第一项一直推导到第n项即可。根据题目中给出的通项公式
请注意,本文编写于 325 天前,最后修改于 325 天前,其中某些信息可能已经过时。
递归函数的概念很简单,就是函数调用本身。但在实际接触递归函数时,往往不知道怎么下手,在其中碰到的问题也不知道如何解决,比如明明可以print却无法return有效值,根本原因就是不知道递归函数在运行时的具体情况,借着这篇文章,来看看递归函数究竟是怎么回事吧。
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」和「 队列 」,今天咱们来看看「 递归 」,当然「 递归 」并不是一种数据结构,它是很多算法都使用的一种编程方法。它太普遍了,并且用它来解决问题非常的优雅,但它又不是那么容易弄懂,所以我特意用一篇文章来介绍它。
斐波那契数,通常用 F(n) 表示,形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:
今天我们来使用Python实现递归算法求指定位数的斐波那契数列 首先我们得知道斐波那契数列是什么? 斐波那契数列又叫兔子数列 斐波那契数列就是一个数列从第三项开始第三项的值是第一项和第二项的和依次类推
根据题意,我们可以看出整个题目的思路是十分清晰的。我们需要想办法将题目语言,先转化为数学符号,最后再转化为编程语言就十分方便了。下面我们来分析一些这道题目。
在小说《三体》里面,我们知道一个词叫做降维打击,通过把对手所在空间的维度降低从而实现团灭整个星系。
首先无论取什么模数 M,最终模 M 下的斐波拉契数列都会是 0, 1, …, 0, 1, …
Write a program that takes input of integer N, followed by N more integers.
在本周的java框架学习中,在讲述aop的时候,利用测试递归和迭代两种方式计算斐波拉契数列的效率进行了讲解,由于java基础知识不牢固,所以又回顾了递归这种方法。以下是对这种方式的学习见解。
generator 能够迭代的关键就是 next() 方法,通过重复调用 next() 方法,直到捕获一个异常
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。 要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
通过列表⽣成式,我们可以直接创建⼀个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。⽽且,创建⼀个包含100万个元素的列表,不仅占⽤很⼤的存储空间,如果我们仅仅需要访问前⾯⼏个元素,那后⾯绝⼤多数元素占⽤的空间都⽩⽩浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从⽽节省⼤量的空间。在Python中,这种⼀边循环⼀边计算的机制,称为⽣成器:generator。
第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
实现思路: 方式一——分成两部分: 先把图形分成两部分来看待,前四行一个规律,后三行一个规律,利用双重for循环,第一层控制行,第二层控制列。 代码如下:
斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,因数学家莱昂纳多·斐波那契(Leonardo 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:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……
在我们以前的文章中,曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法,其中基于递归的方法是速度最慢的,例如计算第40项的值,需要36秒。如下图所示:
首先我们来创建一个函数,输出指定范围内的斐波拉契数列(Fibonacci series)。
我们知道,在涉及到大量 CPU 计算的时候,Python 的运行效率可能不如其他语言。在之前的一篇文章:一日一技:立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍中,我们讲到了如何通过把 Python 代码编译成 C 语言代码来提高代码的运行速度。今天,我们不用 C 语言,而用 Go 语言。并且,我们这次不是做转换,而是直接用 Python 调用 Go 语言写的代码。
本文是廖雪峰的Python教程的笔记,主要是摘抄一些重点。所以我把他划分到转载里。侵删。
通常,斐波拉契数列通过递归实现的。比如 //Rust递归实现斐波拉契数列 fn fib(n: i32) -> i32 { match n { 0 => return 0, 1 => return 1, _ => return fib(n - 1) + fib(n - 2), }; } fn main() { fib(20); } 这一实现却是十分低效的。每次递归过程有两次递归调用,并且每次都执行重复的工作,因为fib(n) 和 fib
Python生成器与迭代器对于喜欢Python开发的小伙伴们来说应该是不陌生的,不了解的小伙伴也没有关系,本篇文章扣丁学堂Python培训小编就给小伙伴们详解一下Python生成器与迭代器,感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。
H5规范提供了js分线程的实现,取名为Web Workers他是HTML5提供的一个JavaScript多线程解决方案,我们可以将一些大计算量的代码交由web Worker运行而不冻结用户界面 但是子线程完全受主线程控制,且不得操作DOM,所以这个新标准并没有改变JavaScript单线程的本质
所有人(好吧,不是所有人)都知道 Python 是一门用途广泛、易读、而且容易入门的编程语言。
所有人(好吧,不是所有人)都知道 python 是一门用途广泛、易读、而且容易入门的编程语言。
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52061971
该文章介绍了计算和说说序列,这是一种由数字组成的序列,序列中的每个数字都是前两个数字的和。文章还提供了Java实现的代码示例,以帮助您更好地理解和实现这个序列的生成。
Javacollections已经内置了一些常用算法,此处作为标记,方便温故而知新
所有人(好吧,不是所有人)都知道 python 是一门用途广泛、易读、而且容易入门的编程语言。但同时 python 语法也允许我们做一些很奇怪的事情。
Python 是一门用途广泛、易读、而且容易入门的编程语言。但同时 python 语法也允许我们做一些很奇怪的事情。
现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],现在要求把列表里的每个值加1,你怎么实现?你可能会想到的几种方法:
列表很像数组,但功能超越数组。列表都是从0开始的,python中列表无需事先声明类型。
数据结构和算法是程序的 2 大基础结构,如果说数据是程序的汽油,算法则就是程序的发动机。
相信如果你慢慢把这篇文章读完,然后加以实践,你会对 python 文件操作会有很大的理解,加油看完哦
用Python写斐波拉契数列。斐波拉契(Fibonacci)数列,除第一个和第二个数以外,后面的数字由前面两个数相加得到。
下班了,你带着女友去电影院看电影~(没有女友?快私信我,组里各种白富美!加班没时间?快私信我,组里加班少!) 女友问,咱两现在坐在第几排啊?电影院里面太黑了,看不清,没法数,现在你怎么办?
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数,基本上就可以编写出很多有用的程序了。
Python和JavaScript中都有生成器(Generator)和协程(coroutine)的概念。本文通过分析两者在这两种语言上的使用案例,来对比它们的差异。
算法是为了解决某些问题所提供的精确解法,数据结构是为了支撑算法提供的一种存储结构。
斐波拉契数列 fn = f(n-1) + f(n-2) 其中 n 是正整数,且 n 大于等于 2 代码示例: public class TestFibonacci { public static void main(String[] args) { int result = fibonacci(8); System.out.println(result); } public static int fibonacci(int index){
动态规划是一种常用的算法思想,很多朋友觉得不好理解,其实不然,如果掌握了他的核心思想,并且多多练习还是可以掌握的。下面我们由浅入深的来讲讲动态规划。
之前介绍了最简单的搜索法:二分搜索。虽然它的算法复杂度非常低只有 O(logn),但使用起来也有局限:只有在输入是排序的情况下才能使用。这次讲解两个更复杂的搜索算法:
[Python]生成器generator,可迭代Iterable和迭代器Iterator
我司大佬紫月苏最近在QCon上听了关于Go语言的洗脑报告,回来之后给各位普及了go的一些基本情况和未来发展,感觉大家兴致很浓,于是就在我司内部gitlab上开了一个新的repo,叫做go2school,也就是Go语言学习计划。又因为对Java实在无爱,然后妥妥的就加入了Go的大军。
力扣(LeetCode)定期刷题,每期10道题,业务繁重的同志可以看看我分享的思路,不是最高效解决方案,只求互相提升。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云