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
许多人建议增加递归限制是一个很好的解决方案,但它不是,因为总是会有限制。相反,使用迭代解决方案。
def fib(n):
a,b = 1,1
for i in range(n-1):
a,b = b,a+b
return a
print fib(5)
其他回答
正如@alex所建议的,您可以使用生成器函数按顺序而不是递归地完成此操作。
这里是你问题中的等效代码:
def fib(n):
def fibseq(n):
""" Iteratively return the first n Fibonacci numbers, starting from 0. """
a, b = 0, 1
for _ in xrange(n):
yield a
a, b = b, a + b
return sum(v for v in fibseq(n))
print format(fib(100000), ',d') # -> no recursion depth error
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。
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。
许多人建议增加递归限制是一个很好的解决方案,但它不是,因为总是会有限制。相反,使用迭代解决方案。
def fib(n):
a,b = 1,1
for i in range(n-1):
a,b = b,a+b
return a
print fib(5)
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))