斐波那契数列:F n =F n-1 +F n-2 使用递归的算法,代码如下: def fibnacci ( n ): if n == 1 or n == 2 : return 1 else : return fibnacci ( n - 1 ) + fibnacci ( n - 2 ) if __name__ == "__main__" : print ( fibnacci ( 10 )) 执行
- 斐波那契数列:Fn=Fn-1+Fn-2
- 使用递归的算法,代码如下:
if n==1 or n==2:
return 1
else:
return fibnacci(n-1)+fibnacci(n-2)
if __name__=="__main__":
print(fibnacci(10))
执行结果如下:
55- 使用非递归算法实现,代码如下:
rs=[0,1,1]
for i in range(n-2):
num=rs[-1]+rs[-2]
rs.append(num)
return rs
if __name__=="__main__":
print(fibnacci_no_recurision(10))
执行结果如下:
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]- 上述两种算法,当n比较大时,使用递归算法的方式会很慢,因为上述递归算法存在一个问题就是存在大量的重复计算
- 非递归的算法就可以理解为动态规划算法
- 动态规划的核心思想就是递归式+重复子问题
即通过分析得出一种递归的关系,然后在这个递归的关系中存在许许多多的子问题,通过将这些子问题的状态或结果存起来,这样就可以避免想递归中的那些反复的重复计算,这就是动态规划