はじめに
黄金分割数列としても知られるフィボナッチ数列は、次のような数列を指します: 0、1、1、2、3、5、8、13、21... 数学では、フィボナッチ数列は次のとおりです。次のように再帰的に定義されます:
F(0)=0、F(1)=1、F(n)=F(n-1)+F(n-2) (n≥2、n∈ N*)。
1.タプルの実装
fibs = [0, 1] for i in range(8): fibs.append(fibs[-2] + fibs[-1])
これは、指定された範囲内のフィボナッチ数のリストを取得できます。
2. イテレーターを実装します
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
これは、次の方法でアクセスできる無限シーケンスを取得します:
fibs = Fibs() for f in fibs: if f > 1000: print f break else: print f
3. カスタム クラスを通じて実装します
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")
これは、シーケンスに似たデータ構造を取得します。データにアクセスするには、次のマークを使用してアクセスできます:
f = Fib() print f[0:5] print f[:10]
4. Python は、フィボナッチ数列の比較的単純な例を実装します
最初にフィボナッチ数列を配置して見てみましょう...
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233...
最初に値を割り当てます最初の 2 つの変数に:
i, j = 0, 1
もちろん、次のように書くこともできます:
i = 0 j = 1
次に、範囲を 10,000 以内に設定します:
while i < 10000:
次に、while ステートメントで i を出力し、ロジックを設計します:
print i, i, j = j, i+j
Youここで注意が必要です: "i, j = i, i +j" このコードは次のように書くことはできません:
i = j j = i+j
このように書くと、j は最初の 2 桁を加算した値ではなく、 j によって値が割り当てられた i と j を加算した値。この場合、出力は次のようになります:
0 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 4096 8192
正しいコード全体は次のようになります:
i, j = 0, 1 while i < 10000: print i, i, j = j, i+j
最後に実行結果を表示します。 :
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765
概要
以上は、Python を使用してフィボナッチ数列を実装する方法についてでした。 さて、この記事の内容が皆さんの勉強や仕事に少しでもお役に立てれば幸いです。ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。通信するためにメッセージを残してください。
Python でフィボナッチ数列を実装する方法に関するその他の関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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