Все мы понимаем, что рекурсивное вычисление чисел Фибоначчи крайне неэффективно. Многим людям наверняка хотелось проверить, где пределы (не)эффективности, но не доходили руки, не хватало времени. Специально к старту нового потока курса Fullstack-разработчик на Python мы решили поделиться переводом статьи, автор которой шаг за шагом показывает возможности современного Python на примере разных подходов к вычислению чисел Фибоначчи. В статье вы найдёте проблемные значения n и сравнение производительности оптимального и неоптимального решений на графике. Нет, заголовок вообще не кликбейтный. Несколько дней назад я действительно хотел найти оптимальное решение для расчёта чисел Фибоначчи, хотелось попробовать вычислить стотысячное число последовательности, но я задумался; если я могу вычислить стотысячное число, то что остановит меня в поисках миллионного числа Фибоначчи? Сегодня я покажу, как шёл к вычислению и с какими проблемами столкнулся. Последовательность Фибоначчи — одна из наиболее известных математических последовательностей и самый простой пример рекуррентных отношений. Каждое число последовательности — это сумма двух предыдущих чисел, начиная с 0 и 1. Получается такая последовательность: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144 и так далее... В следующие несколько минут я исследую несколько разных подходов, а затем покажу оптимальное решение: Простая рекурсия. Кеш с рекурсией. Итеративный метод. Формула Бине. Расчёт 1000000-го числа Фибоначчи. Но, прежде чем мы начнём, я должен сказать, что все упомянутые тайминги касаются оборудования, на котором я работаю сейчас, а версия Python — 3.9.1. Это очень простой способ получить N-ное число Фибоначчи на Python: В коде используется рекурсия, он вызывает сам себя несколько раз, вычисляя предыдущее число и используя это число для вычисления следующего. Но это также недостаток, поскольку функция чрезвычайно неэффективна и ресурсоёмка: на каждом этапе она вычисляет предыдущие 2 числа, а также предыдущие 2 числа этих чисел и т. д.  Вскоре вы достигаете точки, когда вычисление следующего числа занимает слишком много времени, например, на моём компьютере мне потребовалось 1,43 секунды, чтобы вычислить 35-е число. Очевидно, что вычисление более высоких значений будет чрезвычайно медленным и практически невозможным. Поскольку мы постоянно вычисляем предыдущие 2 числа, для хранения числа можно воспользоваться возможностями кеширования, не нужно будет вычислять числа несколько раз. Встроенный модуль functools позволяет нам работать с LRU кешем; этот тип кеша организует элементы в порядке их использования. Такой подход может значительно ускорить процесс. Во-первых, нам нужно импортировать декоратор lru_cache из модуля functools и поместить его перед нашей функцией. Мы можем указать значение maxsize, чтобы сообщить кешу, сколько элементов нужно хранить, но по умолчанию оно равно 128, это значение прекрасно работает. Используя кеш, мы можем вычислить 200-е число Фибоначчи всего за 0,0002252 секунды! Одна проблема с использованием рекурсии заключается в том, что если вы попытаетесь вычислить 501-е число, то получите ошибку RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison. Но, к счастью, проблему можно решить, установив большее значение глубины рекурсии: Теперь мы можем вычислить 1000-е число Фибоначчи, на вычисление которого мне потребовалось всего 0,001198 секунды. Однако это создало для меня ещё одну проблему: по какой-то странной причине я не мог вычислить 1553-е число в последовательности, и даже после увеличения предела рекурсии ничего не произойдёт, ничего не будет распечатано на терминале, и программа просто закончит выполнение. Очевидно, что это проблема и недостаток на моём пути к вычислению миллионного числа Фибоначчи. Вы можете увидеть, что применение рекурсивного решения проблемы в компьютерной науке часто рассматривается как халатность, а итеративные методы считаются намного лучше. Для генерации чисел Фибоначчи мы можем создать итеративное решение: Мы можем воспользоваться им, чтобы вычислить любое число Фибоначчи (я не тестировал подход с особенно большими числами), и часто этот подход работает также очень быстро, 1000-е число вычислилось всего за 0,0028195 секунды.  Вы можете задаться вопросом, почему нельзя воспользоваться этим подходом для вычисления 1000000-го числа, и да, это возможно, но займёт немного времени. Продолжайте читать, и я расскажу, почему. Формула Бине — это формула, которая может использоваться для вычисления n-го члена последовательности Фибоначчи, а это именно то, что мы хотим сделать; эта формула названа в честь открывшего её французского математика Жака Филиппа Мари Бине. Вот она: Вы можете заметить греческую букву PHI (ϕ), она означает золотое сечение: Можно написать формулу на Python и сразу же начать работать с ней: Примечание: для реализации на Python нам нужно вернуть округление вычисляемого числа, потому что при вычислении большого числа Python вернёт результат, в котором может быть более двадцати девяток после запятой.  Всё это хорошо, так как теперь у нас нет никаких циклов и мы можем мгновенно вычислить ответ, верно? Что ж, в этом методе есть небольшая загвоздка. Если мы попытаемся вычислить что-либо выше 1475-го числа, то столкнёмся с ошибкой: OverflowError: (34, result too large). Это связано с тем, как в python реализованы числа с плавающей точкой, они могут иметь конкретное максимальное значение, которое мы превышаем, когда используем этот метод. Однако исправить ситуацию очень легко. Мы можем использовать встроенный модуль под названием decimal, чтобы создать десятичный объект с гораздо более высокой точностью и подходящим для работы с уравнением размером: В этой новой функции мы устанавливаем значение точности длиной 10000 цифр, преобразуем наше значение квадратного корня из 5 в десятичное значение объекта и используем его в нашем уравнении. Это позволяет нам легко вычислить 10000-е число в последовательности за поразительные 0,0692986 секунды, а это по сравнению со всеми нашими предыдущими методами огромное улучшение. Теперь вы, возможно, заметили, что формула работает медленнее итерационного решения, когда n=10000. Это связано с тем, что в формуле нам нужно создать десятичный объект и использовать его в уравнении, этот процесс занимает больше времени, чем повторение одной простой инструкции 10000 раз. Но история ещё не окончена. Увеличение количества циклов может радикально увеличить длительность всего процесса. В какой-то момент, когда n составляет приблизительно 89200, время, необходимое итеративному решению для вычисления ответа, равно времени, которое необходимо при вычислении по формуле; когда же n увеличивается, время выполнения итеративного алгоритма возрастает с большей скоростью, чем время на решение по формуле. На графике видно точку пересечения времени выполнения формулы и итерационных графиков. Исходя из этого мы можем сказать, что с увеличением n время вычисления числа Фибоначчи по формуле возрастает линейно. Но при итеративном решении время увеличивается с увеличением n. Это даёт нам понять, что для вычисления миллионного числа Фибоначчи нам нужно использовать формулу. Дополнительное изменение, которое я должен был сделать, чтобы правильно вычислить число, — увеличить точность моего десятичного объекта строкой кода decimal.getcontext().prec = 300000. Ваше время выполнения алгоритма может отличаться. На моём компьютере, чтобы вычислить 1000000-е число Фибоначчи, потребовалось: 8,832661 секунды при решении с итерацией; 1,151380 секунды с формулой Бине, это в 7,7 раза быстрее! Если вам хочется узнать число, оно состоит из 208988 цифр и в текстовом файле занимает 209 КБ: Вот так я вычислил миллионное число Фибоначчи, конечно, я мог бы вычислить число больше, но на самом деле для этого нет никакой реальной причины, и это заняло бы много времени, даже с использованием формулы Бине. Из приведённого выше графика я могу оценить затраты времени: чтобы вычислить миллиардное число Фибоначчи, мне потребуется примерно 310,8467 секунды, я оставлю это читателям. А чтобы получить специальность Fullstack-разработчик на Python — потребуется немногим более года. Но можно и быстрее — на нашем курсе студенты не привязаны к программе и скорость их прогресса зависит от них самих. Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:   Профессия Data Scientist   Профессия Data Analyst   Курс по Data Engineering ПРОФЕССИИ   Профессия Fullstack-разработчик на Python   Профессия Java-разработчик   Профессия QA-инженер на JAVA   Профессия Frontend-разработчик   Профессия Этичный хакер   Профессия C++ разработчик   Профессия Разработчик игр на Unity   Профессия Веб-разработчик   Профессия iOS-разработчик с нуля   Профессия Android-разработчик с нуля КУРСЫ   Курс по Machine Learning   Курс "Machine Learning и Deep Learning"   Курс "Математика для Data Science"   Курс "Математика и Machine Learning для Data Science"   Курс "Python для веб-разработки"   Курс "Алгоритмы и структуры данных"   Курс по аналитике данных   Курс по DevOps