fibonacci.py
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# numpy : la pré-allocation des tableaux est obligatoire en Python
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# C'est un avantage majeur de Python sur Matlab qui permettait d'agrandir à la volée les vecteurs...
# Il est donc nettement plus compliqué d'écrire du code sans pre-allocation des tableaux.
# Quoique si on veut vraiment écrire un code inefficace, c'est toujours possible !
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# En Python, l'allocation à la volée reste possible avec la fonction append() de numpy
# mais le langage est conçu pour que cela soit plus ardu à faire que de pré-allouer le tableau.
# C'est vraiment un des aspects où Python est réellement supérieur à Matlab :-)
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# Vincent Legat - 2018
# Ecole Polytechnique de Louvain
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from numpy import *
from timeit import default_timer as timer
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# A partir de n = 500 environ, les nombres obtenus ne sont plus représentables sur l'ordinateur
# et un avertissement est généré automatiquement : ces deux lignes de code permettent juste
# de filtrer les messages indésirables du code :-)
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import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
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def tic():
global startTime
startTime = timer()
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def toc(message = ''):
global startTime
stopTime = timer()
if message:
message = ' (' + message + ')' ;
print("Elapsed time is %.6f seconds %s" % ((stopTime - startTime),message) )
startTime = 0
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def fibonacci(n):
f = zeros(n)
f[0] = 1
f[1] = 2
for k in range(2,n):
f[k] = f[k-1] + f[k-2]
return f
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def fibonaccon(n):
f = [1,2]
for k in range(2,n):
f = append(f,[f[k-1] + f[k-2]])
return f
# ============================= mainProgram ===============================
n = 200000
tic()
fibonacci(n)
toc('fibonacci')
tic()
fibonaccon(n)
toc('fibonaccon')
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