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遞歸的性能是很低,因?yàn)闀?huì)有大量重復(fù)計(jì)算的過程。但是可以提高性能。你把已經(jīng)遞歸的值存放到字典里,需要用時(shí)取之。這樣你輸入1000都不會(huì)死機(jī)。

from?collections?import?defaultdict
total_dic?=?defaultdict(int)

def?fib(k):
????if?k?in?[1,?2]:
????????return?1
????if?k?in?total_dic:
????????result?=?total_dic[k]
????else:
????????result?=?fib(k-1)?+?fib(k-2)
????????total_dic[k]?=?result
????return?result
????????
print(fib(1000))


3 回復(fù) 有任何疑惑可以回復(fù)我~

樓上回答的無非是增加了一個(gè)緩存,那為什么不用Python自帶的緩存來實(shí)現(xiàn)呢,functool.lru_cache,代碼不需要任何變動(dòng),僅僅加一個(gè)裝飾器即可

0 回復(fù) 有任何疑惑可以回復(fù)我~

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Python 算法面試難點(diǎn)攻堅(jiān)課--動(dòng)態(tài)規(guī)劃
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  • 解答問題       11    個(gè)

動(dòng)態(tài)規(guī)劃和遞歸作為算法中面試頻率很高,是我們這門課程重點(diǎn)攻克對象。

進(jìn)入課程

k輸入30就很慢了,100直接死機(jī)

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