想请教
若我想利用python中的套件sympy
去计算出某递回数列的理论值
递回数列定义如下:
a_{n+2}=2*sin(15度)*a_{n+1}-a_n
a_1=2
a_2=2*sin(15度)
(不太确定套件这样用是否适合，总之跑得动，但要求14项数
之后的取值，就会卡住不动)
码如下:
from sympy import *
memo = {0:2, 1: (sqrt(6)-sqrt(2))/2}
def sinus_seq(n):
if not n in memo:
memo[n] = (2*(sqrt(6)-sqrt(2))/4)*sinus_seq(n-1)-sinus_seq(n-2)
return memo[n]
for i in range(12):
print("c[{}]={}".format(i,simplify(sinus_seq(i))))
执行时，当我把倒数第二列的range(k)改为k=15时，
利用计算时间的套件
显示出来的讯息
CPU times: total: 4min 8s
而k=12的讯息为CPU times: total: 12.7 s
数字k更大k>15，就会卡住不动了
想请教有没有可以改善更有效率的output出更多项的方法??例如要跑到第3000项数列值
先谢谢高手愿意分享!

为啥是用dict?

要先simplify后才存入memo可以用functools.lru_cache来达成你想要的效果https://pastebin.com/ShZRPJeyif n==0: return 2

也太神奇了吧..原来有这种东西可以用 To 1F用dic不好吗?

即然算第n项递回会把比n小的每一项都跑过一次，是不是直接从N=1开始往上建表就好

你也可以cache simplify会更快https://pastebin.com/4PuUesfM

3Q~使用装饰器好像会拖速simplify = lru_cache(simplify)这个动作怎么想到的?