Python에서 피보나치 수열을 구현하는 방법의 예
소개
황금분할 수열이라고도 알려진 피보나치 수열은 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21,... 등의 수열을 말합니다. 수학적으로 피보나치 수열은 다음과 같이 재귀적으로 정의됩니다.
F(0)=0, F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n -2) ( n≥2, n∈N*).
1. 튜플 구현
fibs = [0, 1] for i in range(8): fibs.append(fibs[-2] + fibs[-1])
지정된 범위 내의 피보나치 수 목록을 가져올 수 있습니다.
2. 반복자
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
를 구현하면 다음과 같이 액세스할 수 있는 무한 시퀀스가 생성됩니다.
fibs = Fibs() for f in fibs: if f > 1000: print f break else: print f
3. 사용자 정의를 통해
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")
f = Fib() print f[0:5] print f[:10]
먼저 피보나치 수열을 살펴보세요...
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233...
i, j = 0, 1
i = 0 j = 1
while i < 10000:
print i, i, j = j, i+j
i = j j = i+j
0 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 4096 8192
i, j = 0, 1 while i < 10000: print i, i, j = j, i+j
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
