Recursividade, Fibonacci e python

Parabéns pelo artigo

Bom dia @belisnalva4!

Utilizei ChapGPT para implementar os testes e a do medida o tempo de execução do algoritmo Fibonnaci na linguagem de programação python

import time


def fibonacci(n: int) -> int:
  if n <= 1:
      return n
  return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)


def test_fibonacci_performance():
  n = 40
  start_time = time.time()
  result = fibonacci(n)
  end_time = time.time()
  print(f"Fibonacci of {n}: {result}")
  print(f"Time taken: {end_time - start_time:.6f} seconds")


test_fibonacci_performance()

Este teste calcula o 40º número de Fibonacci e mede o tempo que leva para fazê-lo em segundos. A função fibonacci é uma implementação recursiva do algoritmo de Fibonacci. A função time.time() é usada para medir o tempo de execução do bloco de código passado como argumento.

Alternativamente, também é possível usar outras bibliotecas como timeit para medir o desempenho do algoritmo de Fibonacci.

import timeit


def test_fibonacci_performance():
  n = 40
  time = timeit.timeit(lambda: fibonacci(n), number=1)
  print(f"Fibonacci of {n}: {fibonacci(n)}")
  print(f"Time taken: {time:.6f} seconds")


test_fibonacci_performance()

Observe que a implementação recursiva do algoritmo de Fibonacci é muito ineficiente e leva muito tempo e memória para calcular grandes números, não é recomendado para grandes entradas. Existem algoritmos mais eficientes, como programação dinâmica e exponenciação de matrizes, que são mais adequados para grandes entradas.

Bom dia Luis!!

Legal o seu artigo, mas se você acrescentasse exemplos das diferenças entre elas ficaria MASSA!!