Python 用贪婪方法实现斐波那契级数？

我已经使用递归实现了斐波那契级数：

def fibonacci(n): 
    if n==0: 
        return 0
    elif n==1: 
        return 1
    else: 
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

我还使用动态规划实现了它：

def fibonacci(n): 
    result = [0, 1]

    if n > 1:
        for i in range(2, n+1):
            result.append(result[i-1] + result[i-2])
    return result[n]

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我想用贪婪的方法实现它。我无法用贪婪的语言来思考它。请提供解决此问题的贪婪方法

你说“贪婪”这个词，我不明白你想说什么。但有以下几种方法：

示例1：使用循环技术 示例2：使用递归 示例3：使用生成器 示例4：使用备忘录 fib（）如例1所示。 示例5：使用memonization作为装饰器

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我认为贪婪范式不太适合这个问题。局部（但不一定是全局）最优子解是什么？动态规划方法可以改进以获得恒定内存，您只需要存储“最后两个”值，而不是所有值的列表。FWIW，由于双重递归，您的第一个解决方案即使是适度的

n

，也非常缓慢，除非使用备忘录，例如

functools.lru\u cache

。正如其他人所说，贪婪算法在这里不适用。为什么不做一些更实际的事情，例如使用fibo（2n）和fibo（2n-1）公式。这些公式对于较小的

n

来说是很慢的，但是如果实施得当，它们对于较大的

n

来说是非常令人印象深刻的。您的代码基本上是好的，但一般来说，回答您不理解的问题不是一个好主意。你可以在维基百科上读到，你显然在创造所有这些解决方案上付出了一些努力，但这并没有回答问题。

 def fib(n):
     a,b = 1,1
     for i in range(n-1):
      a,b = b,a+b
     return a
    print fib(5)

def fibR(n):
 if n==1 or n==2:
  return 1
 return fibR(n-1)+fibR(n-2)
print fibR(5)

a,b = 0,1
def fibI():
 global a,b
 while True:
  a,b = b, a+b
  yield a
f=fibI()
f.next()
f.next()
f.next()
f.next()
print f.next()

def memoize(fn, arg):
 memo = {}
 if arg not in memo:
  memo[arg] = fn(arg)
  return memo[arg]

fibm = memoize(fib,5)
print fibm

class Memoize:
 def __init__(self, fn):
  self.fn = fn
  self.memo = {}
 def __call__(self, arg):
  if arg not in self.memo:
   self.memo[arg] = self.fn(arg)
   return self.memo[arg]

@Memoize
def fib(n):
 a,b = 1,1
 for i in range(n-1):
  a,b = b,a+b
 return a
print fib(5)