实现斐波那契数列的几种方法

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#斐波那契

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本文深入解析Python在大数据开发领域的应用，通过Hadoop、Spark等工具的使用，展示如何高效处理大规模数据集，实现数据挖掘、分析与可视化。重点介绍Python在数据清洗、特征工程、模型训练及评估过程中的优势，以及如何利用Python生态系统中的各种库和框架，如Pandas、NumPy、Scikit-learn和Dask等，提升数据处理效率。

# encoding:utf-8
def fib(n):
    """迭代法
    >>> fib(8)
    13
    """
    prev, curr = 1, 0  
    for _ in range(n - 1):
        prev, curr = curr, prev + curr
    return curr

def memo(fib):
	"""缓存法"""
	cache = {}
	def memo_cache(n):
		if n not in cache:
			cache[n] = fib(n)
		return cache[n]
	return memo_cache

@memo
def rec_fib(n):
	"""递归法
	>>> rec_fib(8)
	13"""
	if n == 1:
		return 0
	if n == 2:
		return 1
	else:
		return rec_fib(n-2) + rec_fib(n-1)


if __name__ == '__main__':
	import doctest
	doctest.testmod()