constexpr斐波那契更优，因其简洁可读、支持编译期自动求值与运行时回退、避免模板递归的编译慢和错误晦涩问题，且现代编译器优化成熟。
为什么 constexpr 比传统 TMP 更适合编译期斐波那契计算
直接用 C++11 起的 constexpr 函数写斐波那契，比模板递归更简洁、可读、易调试。传统模板元编程（如 template<int n> struct fib</int>）在 C++17 后已非首选——它强制展开所有中间实例，导致编译慢、错误信息晦涩，且不支持运行时输入（哪怕只是常量表达式）。
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constexpr函数在满足条件时自动在编译期求值，不满足时退化为运行时调用，灵活性高 - 模板递归方式在
N > 50时极易触发编译器递归深度限制（如 GCC 默认-ftemplate-depth=900，但实际受嵌套实例爆炸影响） - Clang/GCC 对
constexpr斐波那契的优化非常成熟，fib(40)在编译期完成，无任何运行时开销
如何写出可被编译期求值的 constexpr 斐波那契函数
关键不是“能不能”，而是“编译器认不认”——必须满足 constexpr 函数的约束：仅含允许的语句、所有分支都可达、无副作用、递归深度可控。
constexpr int fib(int n) {
if (n <= 1) return n;
return fib(n-1) + fib(n-2);
}
- 必须用
if（而非三目运算符链），否则 C++11/14 中部分编译器无法推导所有路径为常量表达式 - C++14 起允许循环和局部变量，但此处递归更自然；C++20 起还可加
consteval强制编译期求值（见下一点） - 调用时需确保参数是字面量或
constexpr变量，例如：constexpr int x = fib(20);—— 若写成int y = fib(20);，编译器仍可能延迟到运行时（取决于上下文和优化级别）
何时必须用 consteval 替代 constexpr
当你需要**绝对禁止运行时求值**（比如作为模板非类型参数、数组大小、static_assert 条件），就必须用 C++20 的 consteval。它比 constexpr 更严格：所有调用必须在编译期完成，否则直接编译失败。
consteval int fib_cxx20(int n) {
if (n <= 1) return n;
return fib_cxx20(n-1) + fib_cxx20(n-2);
}
// 正确：编译期确定
constexpr int arr_size = fib_cxx20(10);
int arr[arr_size]; // OK
// 错误：以下代码无法通过编译
// int runtime_val = 15;
// auto bad = fib_cxx20(runtime_val); // error: call to consteval function from non-constant context
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consteval函数不能接受运行时变量，哪怕该变量后续被证明是常量也不行（编译器不做数据流分析） - 若你只用于模板参数或
static_assert，consteval更安全；若需兼容运行时 fallback，坚持用constexpr - 注意：
consteval函数内部仍受递归深度限制，fib_cxx20(50)在多数编译器上会报错，需改用迭代式consteval实现
传统模板递归实现（仅当必须支持 C++11 或需 SFINAE 场景时才用）
仅在极少数场景需要：比如你正在写一个依赖 fib<n>::value</n> 的 traits 类型族，或需在 enable_if 中做编译期分支。此时才考虑模板特化写法。
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template<int N>
struct fib {
static constexpr int value = fib<N-1>::value + fib<N-2>::value;
};
template<>
struct fib<0> { static constexpr int value = 0; };
template<>
struct fib<1> { static constexpr int value = 1; };
// 使用：
static_assert(fib<10>::value == 55, "");
- 必须显式特化
fib和fib，否则无限递归实例化 - 模板参数必须是常量表达式整数，不能是变量；且每个
N都生成独立类型，fib会拖慢编译并增大符号表 - 现代替代方案：用
constexpr变量模板（C++14 起）：template<int n> constexpr int fib_v = fib(N);</int>，兼顾类型安全与简洁性
真正棘手的从来不是“怎么写出来”，而是控制递归深度、避免 O(2^N) 编译时间爆炸、以及让错误信息指向真实问题点——这些在 constexpr 路线里比传统 TMP 容易得多。
