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TA贡献1795条经验 获得超7个赞
如果您追求速度和准确性,请改用 Python 生成器。下面在 5 毫秒内计算前 10,000 个斐波那契数,然后在约 17 秒内计算(但不存储) F 0到 F 999,999 ,然后打印 F 1,000,000中的位数。由于它使用整数数学而不是浮点,因此速度更快并且没有任何错误。
import time
def fib():
a,b = 0,1
while True:
yield a
a,b = b,a+b
s = time.time()
it = fib()
f = [next(it) for _ in range(10000)] # list of F[0] - f[9999]
print(time.time() - s)
s = time.time()
it = fib()
for _ in range(1000000): # Skip over F[0]-F[999999]
next(it)
print(time.time() - s)
print(len(str(next(it)))) # display no. of digits in F[1000000].
f = [next(it) for _ in range(10000)]
it = fib()
for _ in range(1000000): # Skip over F[0]-F[999999]
next(it)
print(len(str(next(it)))) # display no. of digits in F[1000000].
输出:
0.005221128463745117
17.795812129974365
208988
TA贡献1820条经验 获得超2个赞
math.sqrt
这与浮点数在 python 中的表示方式关系不大。默认实现
如今(2000 年 11 月)几乎所有机器都使用 IEEE-754 浮点算法,并且几乎所有平台都将 Python 浮点映射到 IEEE-754“双精度”。
您可以使用十进制模块来解决这种不准确性
与基于硬件的二进制浮点不同,十进制模块具有用户可更改的精度
如果您需要更准确的表示,您可以使用getContext()
调整精度
from decimal import *
# Your Existing v1 implementation
def fibonacci_v1(n):
a = b = 1
for _ in range(1, n):
a, b = b, a + b
return a
Phi = (1 + Decimal(5).sqrt()) / 2
# V2 implementation using the decimal module
def fibonacci_v2(n):
getcontext().prec = 4096 # You need to tweak this number based on your precision requirements
c = Decimal(Phi) ** n
fib = (c - (Decimal(-1)** n) / c) / Decimal(5).sqrt()
return fib.quantize(Decimal('1.'), rounding=ROUND_UP)
for x in range(73, 80):
print(f"n={x}: v1={fibonacci_v1(x)}, v2={fibonacci_v2(x)}")
输出:
n=73: v1=806515533049393, v2=806515533049393
n=74: v1=1304969544928657, v2=1304969544928657
n=75: v1=2111485077978050, v2=2111485077978050
n=76: v1=3416454622906707, v2=3416454622906707
n=77: v1=5527939700884757, v2=5527939700884757
n=78: v1=8944394323791464, v2=8944394323791464
n=79: v1=14472334024676221, v2=14472334024676221
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