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。)

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。)

我有一个类似的问题，错误“最大递归深度超过”。我发现这个错误是由我用os.walk循环遍历的目录中的一个损坏文件触发的。如果您在解决这个问题时遇到了困难，并且您正在使用文件路径，请务必缩小范围，因为它可能是一个损坏的文件。

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))

RecursionError:在比较中超出的最大递归深度

解决方案:

首先，最好知道当你在一个大输入(> 10^4)上用Python执行递归函数时，你可能会遇到“最大递归深度超出错误”。

Python中的sys模块有一个函数getrecursionlimit()可以显示Python版本中的递归限制。

import sys
print("Python Recursive Limitation = ", sys.getrecursionlimit())

在某些版本的Python中，默认值是1000，而在另一些版本中则是1500

你可以改变这个限制，但重要的是要知道，如果你增加太多，就会出现内存溢出错误。

所以在增加它之前要小心。你可以使用setrecursionlimit()在Python中增加这个限制。

import sys
sys.setrecursionlimit(3000)

请点击此链接了解导致此问题的更多信息:

https://elvand.com/quick-sort-binary-search/

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。