Python 欧拉计划'；s斐波那契-为什么这个答案有效？_Python

Python 欧拉计划'；s斐波那契-为什么这个答案有效？

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Python 欧拉计划'；s斐波那契-为什么这个答案有效？,python,Python,下面的解决方案仍然不太适合我的想法。为什么在while循环中出现f1=f2和f2=add n = 4000000 f1 = 1 f2 = 1 add = 0 result = 0 while add < n: f1 = f2 f2 = add add = (f1 + f2) if add % 2 == 0: result = result + add print (result) n=4000000 f1=1 f2=1

下面的解决方案仍然不太适合我的想法。为什么在

while

循环中出现

f1=f2

和

f2=add

n = 4000000

f1 = 1
f2 = 1
add = 0
result = 0

while add < n:
   f1 = f2
   f2 = add   
   add = (f1 + f2)         
   if add % 2 == 0:
       result = result + add

print (result)

n=4000000
f1=1
f2=1
相加=0
结果=0
当添加


我一直在解决欧拉项目的一些问题，只是为了在我的免费在线课程之外进行一些创造性的练习（一位朋友告诉我，学习的最好方法是解决项目）
我自己尝试了，尝试了一个递归，意识到它太慢了，我来到堆栈溢出，想看看发生了什么。随后，我在《欧拉计划》中看到了一些关于问题2的非常酷的答案，其中提出：
通过考虑Fibonacci序列中值不超过400万的项，求偶数值项之和
我的目标是理解和学习，我已经开始理解递归和迭代之间的区别
 斐波那契序列中的每个值都是前两个值的总和f1
和f2
仅跟踪前两个值
通过将f2
的值指定给f1
，并将先前的结果add
指定给f2
，该算法将沿着序列移动，以仅保留最后两次计算
分步骤：
f1=1
，f2=0
，结果add=1
f1=0
，f2=1
，结果add=1
f1=1
，f2=1
，结果add=2
f1=1
，f2=2
，结果add=3
f1=2
，f2=3
，结果add=5
f1=3
，f2=5
，结果add=8
等，值从<代码>添加<代码> f2 < /代码>，值在<代码> f2>代码>转移到<代码> f1<代码>每一步。
 你说你已经使用递归的例子，但是为了确保我们在同一页上，考虑函数返回序列号的一般情况。（0是0，3是2，7是13，以此类推）：
我认为您发布的示例可能会让您感到困惑，因为它将b=a+b步骤分为两个步骤。但它实际上只是做了与递归版本相同的事情，即在序列中添加前两个数字。
您可以在纸上绘制这样的时间线，以帮助理解算法：

它显示了变量（行）如何在各种迭代（列）中转换
对不起，纸笔的质量；-）
这两行是斐波那契序列的延续。序列的每个元素都是前2个元素的总和（add
）。通过在循环中重新分配f1
和f2，您正在向上移动序列。要计算序列中的下一个值，您需要前面两个值。分配仅仅是沿着顺序移动；你从第一个2开始，下一次迭代你有值2和3，然后你有值3和4，等等。我也试着手工写出来，这更有意义。谢谢你们两位！感谢Martijn Pieters编辑了我的问题，这肯定会让问题更简单。将记住这些提示。这很有帮助！！谢谢：）我明白了！在递归的情况下，这个rfib（num-1）和rfib（num-2）被一次又一次地执行，甚至对于rfib（1），例如。而在迭代的情况下，它是“存储”总和，这样就不必重新计算。就像你说的，他们做同样的事情，只是方式/速度略有不同。这是对差异的正确解释吗？实际上不是rfib（1），因为这是递归函数的退出条件之一（序列中的第0和第1个数字是0和1）。但是是的，对于rfib（2），它称为rfib（0）和rfib（1）。你是对的，这两个函数做同样的事情，我认为你可以看到为什么迭代版本对于较大的数字更好（递归版本对于较大的数字调用自己很多）。作为Python中的一般语句，函数的递归版本将更容易理解，而迭代版本将更快。
def rfib(num):
    return num if num <= 1 else rfib(num - 1) + rfib(num - 2)

def ifib(num):
    a = 0
    b = 1
    for _ in range(num):
        a, b = b, a + b
    return a