利用字典改进斐波那契数列递归程序,计算n=28的斐波那契数列值并打印出字典的变化过程
时间: 2024-11-13 16:18:35 浏览: 82
在Python中,我们可以利用字典(dict)来优化递归计算斐波那契数列的过程,避免重复计算已计算过的数值。这种方法称为记忆化搜索(Memoization)。当我们递归地查找斐波那契数时,如果这个数已经在字典中存在,我们就直接返回结果,否则继续计算并将结果存入字典。
以下是改进后的程序,用于计算 n=28 的斐波那契数,并记录字典的变化过程:
```python
# 初始化字典,存储已经计算过的斐波那契数值
fib_dict = {0: 0, 1: 1}
def fib(n, memo=fib_dict):
# 如果n已经在字典中,直接返回
if n in memo:
print(f"查找到斐波那契({n}) = {memo[n]} (来自字典)")
else:
# 计算当前的斐波那契数
fib_val = fib(n - 1) + fib(n - 2)
memo[n] = fib_val
print(f"计算得到斐波那契({n}) = {fib_val} (加入字典)")
return fib_val
# 打印第28项斐波那契数
print("斐波那契(28):", fib(28))
```
运行此代码,你会看到字典如何随着函数递归逐步填充,最终计算并存储了所有到28为止的斐波那契数。
相关问题
利用字典改进斐波那契数列递归程序
利用字典改进斐波那契数列的递归程序,主要是为了避免重复计算已经计算过的斐波那契数。在标准递归版本中,对于每个数n,都会计算f(n)和f(n-1),但这可能导致大量的重复计算。通过引入一个缓存(通常称为“记忆化”),我们可以将之前的结果存储在字典中,作为查找的依据。
以下是改进后的Python示例:
```python
def fibonacci_memoization(n, memo={}):
if n <= 0:
return []
elif n == 1:
return [0]
elif n == 2:
return [0, 1]
# 如果结果已存在于字典中,则直接返回
if n in memo:
return memo[n]
# 计算当前斐波那契数,并将其添加到结果列表和字典中
fib_sequence = fibonacci_memoization(n - 1, memo)
fib_sequence.append(fib_sequence[-1] + fib_sequence[-2])
memo[n] = fib_sequence
return fib_sequence
```
在这个版本中,我们增加了一个名为`memo`的字典作为函数参数。每次递归调用前,都先检查`memo`中是否存在该数字对应的斐波那契序列,如果存在则直接返回,否则计算并保存。这样就大大减少了冗余计算,提高了算法效率。
使用记忆法递归编写计算斐波那契数列的算法,使用n=100进行验证。
使用记忆法递归编写计算斐波那契数列的算法通常涉及将已经计算过的值存储在一个缓存或数组中,以便后续直接查找而无需重复计算。以下是使用Python语言的一个例子:
```python
# 创建一个空字典用于存储已计算的斐波那契数
fib_cache = {}
def fibonacci(n, memo=fib_cache):
# 如果n小于等于1,返回n本身(基础情况)
if n <= 1:
return n
# 检查是否已经在缓存中
if n not in memo:
# 计算当前的斐波那契数值并将其添加到缓存中
memo[n] = fibonacci(n - 1, memo) + fibonacci(n - 2, memo)
# 返回从缓存中获取的结果
return memo[n]
# 验证n=100的情况
print(fibonacci(100))
```
这个算法利用了动态规划的思想,避免了大量重复计算。但是请注意,对于较大的n值,如n=100,由于递归深度较深,可能会导致栈溢出的问题。
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