作者：Elliott Saslow

翻译：老齐

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众所周知，斐波那契数列是一种非常重要的数列。

0,1,1,2,3,4,8,13,21,34,55,...
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用递归的方式，可以这样定义斐波那契数列：

按照上面的公式，可以用Python语言直接写出实现它的函数：

def fib_recursive(n):
    if n == 0: return 0
    if n == 1: return 1
    else: return(fib_recursive(n-1)+fib_recursive(n-2))
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不管什么时候，我们遇到某个算法的实现，总要问一问下面的问题：

• 正确吗？正确
• 耗时多少？
• 是否可以改进？可以

现在，无需深入了解具体细节，用递归方式，属于贪心算法，需要花费大量计算步骤来完成。因此，让我们尝试使用列表来完成此操作，下面的方法可以加快处理速度并简化计算。

def fib_poly(n):
    #注意0
    if n == 0:
        return 0
    #用列表保存数值
    else:
        f = np.zeros(n+1)
        f[0] = 0
        f[1] = 1
        for i in range(2,n+1):
            f[i] = f[i-1] + f[i-2]
        return f[n]
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Ok，来看看它的表现。下图显示了执行上面两个函数的所用时间比较。

哇！注意观察它们所用时间的差别！后面这个函数比前面的递归方法快多了。

下面的图示中很明显地表示了二者执行时间的差异。

哇！ 令人难以置信，递归居然如此慢。还有更快的方法呢？ 应该有：

如下所示，可以用矩阵的方法计算斐波那契数列，会更快。

import numpy as np

def fib_matrix(n):
    Matrix = np.matrix([[0,1],[1,1]])
    vec = np.array([[0],[1]])
    return np.matmul(Matrix**n,vec)
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这真的很酷，在整个测试过程中，矩阵算法在几乎恒定的时间内执行。关于用矩阵实现斐波那契数列的方法，可以参考 《跟老齐学Python：数据分析》 ，书中有相关说明。

注： 此外，斐波那契数列还能够用生成器、迭代器方式实现，这些实现方法，可以到 《Python大学实用教程》 查阅。

原文链接：medium.com/future-visi…

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