Python遞歸和生成器實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列區(qū)別

前言

斐波那契數(shù)列，又稱黃金分割數(shù)列，又名兔子數(shù)列。

通俗的來說，即從該數(shù)列中的第三項(xiàng)開始，后面的每一個(gè)數(shù)的值等于前兩個(gè)數(shù)的和。

而我們通過 python 如何來實(shí)現(xiàn)不同長度的斐波那契數(shù)列呢？
常見的實(shí)現(xiàn)方法有遞歸和生成器。

那么小編今天就為大家介紹用這兩種方式實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列的區(qū)別。

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遞歸

遞歸的方法效率較低，會出現(xiàn)大量重復(fù)計(jì)算，這里以 20 個(gè)斐波那契數(shù)列為例。

def fbnq_one(self):
    if self == 1:
        return 1
    elif self == 2:
        return 2
    else:
        return fbnq_one(self - 2) + fbnq_one(self - 1)
print([fbnq_one(i) for i in range(1, 21)])

生成器

生成器需要在方法中運(yùn)用 yield，生成器是一個(gè)可迭代對象，可以遍歷獲取元素，在獲取較多斐波那契數(shù)列時(shí)，相比遞歸效率較高，這里以 100 個(gè)斐波那契數(shù)列為例。

def fbnq_two(max_num):
    a, b = 0, 1
    time_num = 0
    while time_num < max_num:
        yield a
        a, b = b, a+b
        time_num += 1
print([i for i in fbnq_two(100)])

比較

遞歸語法簡單，但執(zhí)行起來，重復(fù)計(jì)算多，數(shù)值一大，運(yùn)行時(shí)間就變長；
生成器可以遍歷獲取元素，在獲取較多斐波那契數(shù)列時(shí)，相比遞歸效率較高，運(yùn)行時(shí)間相對更快。