我想知道为什么这段代码给我两种不同的解决方案:
a = 0
b = 1
solution = 0
while b <= 4000000:
if b % 2 == 0:
solution += b
a, b = b, a + b
print(solution)
在这种情况下,解决方案
是 4613732。但是,当我尝试此代码时:
a = 0
b = 1
solution = 0
while b <= 4000000:
if b % 2 == 0:
solution += b
a = b
b = a + b
print(solution)
解决方案
是 4194302
有什么建议吗?
最佳答案
差异解释
因为你写:
a = b
b = a + b
在你的第二种方法中。这意味着在第一行之后,a
的值为b
。第二行将产生 b = a + b = b + b
所以两次 b
。换句话说,第二个实际上会遍历两个的幂。
第一种方法不会发生这种情况,因为您这样写:
a, b = b, a + b
因此,您首先构造一个元组 (b,a+b)
(使用 a
和 b
旧值)。 接下来,您再次将元组解压为a
和b
。但是您首先使用旧值计算了 a + b
。这是本质的区别。
更有效的方法
您想对偶数 斐波那契数求和。但是,您可以更有效地做到这一点。如果你对斐波那契数列进行分析,你会发现它是结构化的:
o o e o o e o o e ...
o
是一个奇数,e
是一个偶数。因此,您可以简单地使用三跳,例如:
a = 1
b = 2
solution = 0
while b <= 4000000:
solution += b
a,b = a+2*b,2*a+3*b
print(solution)
因此,我们在这里节省了迭代和检查b
是否偶数:我们只知道它总是偶数。
当使用 timeit
(在 Linux 上使用 Python 3.5.3 和 GCC 6.3.0)时,我们得到以下结果:
original 3.4839362499988056
optimized 1.5940769709995948 45.755%
因此优化后程序的平均运行时间约为原程序的一半。
关于Python声明多变量混淆,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44570190/