这里有一个尾递归函数
def recursive_function(n, sum):
if n < 1:
return sum
else:
return recursive_function(n-1, sum+n)
c = 998
print(recursive_function(c, 0))
它一直工作到n=997,然后它就中断并抛出一个RecursionError:在比较中超过了最大递归深度。这只是一个堆栈溢出吗?有办法绕过它吗?
这里有一个尾递归函数
def recursive_function(n, sum):
if n < 1:
return sum
else:
return recursive_function(n-1, sum+n)
c = 998
print(recursive_function(c, 0))
它一直工作到n=997,然后它就中断并抛出一个RecursionError:在比较中超过了最大递归深度。这只是一个堆栈溢出吗?有办法绕过它吗?
当前回答
如果你只想得到很少的斐波那契数,你可以使用矩阵法。
from numpy import matrix
def fib(n):
return (matrix('0 1; 1 1', dtype='object') ** n).item(1)
它的速度很快,因为numpy使用了快速求幂算法。结果是O(log n)比比奈公式好因为它只使用整数。但如果你想让所有的斐波那契数都不超过n,最好是死记硬背。
其他回答
看起来你只需要设置一个更高的递归深度:
import sys
sys.setrecursionlimit(1500)
我知道这是一个老问题,但对于那些阅读的人来说,我建议不要使用递归来解决这样的问题——列表要快得多,并且完全避免递归。我将这样实现:
def fibonacci(n):
f = [0,1,1]
for i in xrange(3,n):
f.append(f[i-1] + f[i-2])
return 'The %.0fth fibonacci number is: %.0f' % (n,f[-1])
(在xrange中使用n+1,如果你从0开始计数你的斐波那契数列,而不是从1开始。)
import sys
sys.setrecursionlimit(1500)
def fib(n, sum):
if n < 1:
return sum
else:
return fib(n-1, sum+n)
c = 998
print(fib(c, 0))
如果你经常需要改变递归限制(例如在解决编程难题时),你可以定义一个简单的上下文管理器,像这样:
import sys
class recursionlimit:
def __init__(self, limit):
self.limit = limit
def __enter__(self):
self.old_limit = sys.getrecursionlimit()
sys.setrecursionlimit(self.limit)
def __exit__(self, type, value, tb):
sys.setrecursionlimit(self.old_limit)
然后调用具有自定义限制的函数,您可以这样做:
with recursionlimit(1500):
print(fib(1000, 0))
从with语句体退出时,递归限制将恢复到默认值。
附注:您可能还想增加Python进程的堆栈大小,以获得较大的递归限制值。例如,这可以通过ulimit shell内置或limits.conf(5)文件来完成。
当然,斐波那契数可以用O(n)计算,应用比奈公式:
from math import floor, sqrt
def fib(n):
return int(floor(((1+sqrt(5))**n-(1-sqrt(5))**n)/(2**n*sqrt(5))+0.5))
正如评论者指出的那样,它不是O(1),而是O(n),因为2**n。另一个不同之处在于,您只能得到一个值,而使用递归则可以得到该值之前的所有Fibonacci(n)值。