


Beispiel für die Implementierung einer Fibonacci-Sequenz in Python
Einführung
Die Fibonacci-Folge, auch als Goldene-Schnitt-Folge bekannt, bezieht sich auf eine solche Folge: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ... in Mathematisch ist die Fibonacci-Folge rekursiv wie folgt definiert:
F(0)=0, F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n -2) ( n≥2, n∈N*).
1. Tupel-Implementierung
fibs = [0, 1] for i in range(8): fibs.append(fibs[-2] + fibs[-1])
Dies kann eine Liste von Fibonacci-Zahlen innerhalb des angegebenen Bereichs erhalten.
2. Iterator-Implementierung
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
Dadurch wird eine unendliche Sequenz erhalten, auf die auf folgende Weise zugegriffen werden kann:
fibs = Fibs() for f in fibs: if f > 1000: print f break else: print f
3
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")
Auf diese Weise können Sie eine Datenstruktur erhalten, die einer Sequenz ähnelt, und Sie können über Indizes auf die Daten zugreifen:
f = Fib() print f[0:5] print f[:10]
4 Beispiel einer Fibonacci-Folge
Werfen wir zunächst einen Blick auf die Fibonacci-Folge...
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233...
Weisen Sie zunächst den ersten beiden Variablen Werte zu:
i, j = 0, 1
Natürlich können Sie es auch so schreiben:
i = 0 j = 1
Dann legen Sie einen Bereich fest, knapp innerhalb von 10.000:
while i < 10000:
Geben Sie dann i in der while-Anweisung aus und entwerfen Sie die Logik:
print i, i, j = j, i+j
In Hier ist zu beachten: „i, j = i, i+j“ kann nicht wie folgt geschrieben werden:
i = j j = i+j
Wenn es so geschrieben wird, j ist nicht der Wert der ersten beiden Ziffern addiert, sondern der Wert der Summe von i und j, denen von j ein Wert zugewiesen wurde. In diesem Fall lautet die Ausgabesequenz wie folgt:
0 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 4096 8192
Der korrekte gesamte Code lautet wie folgt:
i, j = 0, 1 while i < 10000: print i, i, j = j, i+j
Zeigen Sie abschließend die laufenden Ergebnisse:
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765
Zusammenfassung
Das Obige dreht sich alles um die Verwendung von Python zur Implementierung der Fibonacci-Sequenz. Ich hoffe, dass dieser Artikel für das Studium oder die Arbeit eines jeden hilfreich sein kann. Wenn Sie Fragen haben, können Sie eine Nachricht zur Kommunikation hinterlassen.
Weitere Beispiele für die Implementierung der Fibonacci-Sequenz in Python finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
