python实现斐波那契数列的方法示例

 更新时间:2017年01月12日 10:26:51   作者:Huoty''s Blog  
每个码农大概都会用自己擅长的语言写出一个斐波那契数列出来,斐波那契数列简单地说,起始两项为0和1,此后的项分别为它的前两项之后。下面这篇文章就给大家详细介绍了python实现斐波那契数列的方法,有需要的朋友们可以参考借鉴,下面来一起看看吧。

介绍

斐波那契数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、……在数学上,斐波纳契数列以如下递归的方法定义:

F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*)

1. 元组实现

fibs = [0, 1]
for i in range(8):
 fibs.append(fibs[-2] + fibs[-1])

这能得到一个在指定范围内的斐波那契数列的列表。

2. 迭代器实现

class Fibs:
 def __init__(self):
  self.a = 0
  self.b = 1

 def next(self):
  self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
  return self.a

 def __iter__(self):
  return self

这将得到一个无穷的数列,可以采用如下方式访问:

fibs = Fibs()
for f in fibs:
 if f > 1000:
  print f
  break
 else:
  print f

3. 通过定制类实现

class Fib(object):
 def __getitem__(self, n):
  if isinstance(n, int):
   a, b = 1, 1
   for x in range(n):
    a, b = b, a + b
   return a
  elif isinstance(n, slice):
   start = n.start
   stop = n.stop
   a, b = 1, 1
   L = []
   for x in range(stop):
    if x >= start:
     L.append(a)
    a, b = b, a + b
   return L
  else:
   raise TypeError("Fib indices must be integers")

这样可以得到一个类似于序列的数据结构,可以通过下标来访问数据:

f = Fib()
print f[0:5]
print f[:10]

4.Python实现比较简易的斐波那契数列示例

先放一个斐波那契数列出来瞧瞧…

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233...

首先给头两个变量赋值:

i, j = 0, 1

当然也可以这样写:

i = 0
j = 1

接着定个范围,就10000之内好了:

while i < 10000:

然后在while语句中输出i并设计逻辑:

 print i,
 i, j = j, i+j

在这里需要注意:“i, j = i, i+j”这条代码不能写成如下所示:

i = j
j = i+j

如果写成这样,j就不是前两位相加的值,而是已经被j赋过值的i和j相加的值,这样的话输出的数列会如下所示:

0 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 4096 8192

正确的整片代码如下所示:

i, j = 0, 1
while i < 10000:
 print i,
 i, j = j, i+j

最后展示运行结果:

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765

总结

以上就是关于利用Python实现斐波那契数列的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。

相关文章

  • Python反向传播实现线性回归步骤详细讲解

    Python反向传播实现线性回归步骤详细讲解

    回归是监督学习的一个重要问题,回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数
    2022-10-10
  • 基于PyQt5完成pdf转word功能

    基于PyQt5完成pdf转word功能

    本文介绍的pdf转word功能还有一些待完善地方,例如可增加预览功能,实现每页预览,当然我们可以在后续阶段逐渐完善,对基于PyQt5完成的pdf转word功能感兴趣的朋友一起看看吧
    2022-06-06
  • 使用django的objects.filter()方法匹配多个关键字的方法

    使用django的objects.filter()方法匹配多个关键字的方法

    今天小编就为大家分享一篇使用django的objects.filter()方法匹配多个关键字的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-07-07
  • tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作

    tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作

    这篇文章主要介绍了tensorflow中的梯度求解及梯度裁剪操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2021-05-05
  • pytorch模型保存到本地后,如何实现继续训练

    pytorch模型保存到本地后,如何实现继续训练

    在PyTorch中,保存和加载模型对于实现模型训练的中断和恢复非常有用,保存模型主要有两种方式:一是保存整个模型包括结构与参数;二是仅保存模型的state_dict,加载模型时,若保存了整个模型则直接加载,若仅保存了state_dict,则需先实例化模型结构后加载
    2024-09-09
  • Python爬取求职网requests库和BeautifulSoup库使用详解

    Python爬取求职网requests库和BeautifulSoup库使用详解

    这篇文章主要为大家介绍了Python爬取求职网及其他网页时requests库和BeautifulSoup库的使用详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助
    2021-10-10
  • PyCharm连接远程服务器配置的全过程

    PyCharm连接远程服务器配置的全过程

    这篇文章主要介绍了PyCharm连接远程服务器配置的全过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-06-06
  • python中pip安装库时出现Read timed out解决办法

    python中pip安装库时出现Read timed out解决办法

    最近需要使用pip库,安装的时候出现问题,本文就详细的介绍一下python中pip安装库时出现Read timed out解决办法,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2022-03-03
  • python实现基于SVM手写数字识别功能

    python实现基于SVM手写数字识别功能

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现基于SVM手写数字识别功能,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-01-01
  • python  文件的基本操作 菜中菜功能的实例代码

    python 文件的基本操作 菜中菜功能的实例代码

    这篇文章主要介绍了python 文件的基本操作 菜中菜功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下
    2019-07-07

最新评论