如何用python表示斐波那契数列

在Python中生成斐波那契数列可以通过多种方法实现，以下是几种常见的方法：

方法1：递归方法

 def fibonacci_recursive（n）: if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci_recursive（n - 1） + fibonacci_recursive（n - 2） 测试代码 for i in range（10）: print（fibonacci_recursive（i）, end=" "） 

方法2：迭代方法

 def fibonacci_iterative（n）: if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: a, b = 0, 1 for _ in range（2, n + 1）: a, b = b, a + b return b 测试代码 for i in range（10）: print（fibonacci_iterative（i）, end=" "） 

方法3：使用`functools.lru_cache`进行缓存优化

 from functools import lru_cache  @lru_cache（maxsize=None） def fibonacci_cached（n）: if n <= 1: return n else: return fibonacci_cached（n - 1） + fibonacci_cached（n - 2） 测试代码 for i in range（10）: print（fibonacci_cached（i）, end=" "） 

方法4：使用动态规划方法

 def fibonacci_dynamic（n）: fibs = [0, 1] for i in range（2, n + 1）: fibs.append（fibs[i - 1] + fibs[i - 2]） return fibs[n] 测试代码 for i in range（10）: print（fibonacci_dynamic（i）, end=" "） 

方法5：使用第三方库`anot_fib`

 from anot_fib import fibonacci 生成前10个斐波那契数 fib_sequence = fibonacci（10） print（fib_sequence） 输出： [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] 

以上方法都可以用来生成斐波那契数列，你可以根据自己的需要选择合适的方法。需要注意的是，递归方法在计算较大的斐波那契数时效率较低，因为它会重复计算许多相同的子问题。而迭代方法和动态规划方法则更为高效