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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Python フィボナッチ数列

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2020/03/17 22:28

Pythonにおいてフィボナッチ数列のプログラミングを書いた際に、公式にそのまま入れる方と行列の積で解くものと、何故か公式の方はOverflowしてしまいます。この理由を教えていただけると幸いです。

python

1import math 2import time 3def fib_general_term(n): 4 return math.floor((1/math.sqrt(5))*(((1+math.sqrt(5))/2)**n-((1-math.sqrt(5))/2)**n)) 5 6start = time.time() 7print(fib_general_term(40)) 8try: 9 fib_general_term(30000) 10except OverflowError: 11 print("OverflowError") 12process_time = time.time() - start 13print("Time :" + str(process_time) + '[s]') 14 15def make_matrix(row_len,column_len): 16 matrix_c = [[0]*column_len for _ in range(row_len)] 17 return matrix_c 18 19def matrix_mul(a,b): 20 c = make_matrix(len(a),len(b[0])) 21 for i in range(len(a)): 22 for k in range(len(b)): 23 for j in range(len(b[0])): 24 c[i][j] += a[i][k] * b[k][j] 25 return c 26 27def matrix_pow(a,n): 28 b = make_matrix(len(a), len(a)) 29 for i in range(len(a)): 30 b[i][i] = 1 31 while(n>0): 32 if(n & 1): 33 b = matrix_mul(a,b) 34 else: 35 pass 36 a = matrix_mul(a,a) 37 n >>= 1 38 return b 39 40def fib_matrix(n): 41 if n == 0: 42 return 0 43 a = make_matrix(2,2) 44 a[0][0] = 1 45 a[0][1] = 1 46 a[1][0] = 1 47 a[1][1] = 0 48 a = matrix_pow(a, n) 49 return a[1][0] 50 51start = time.time() 52print(fib_matrix(40)) 53fib_matrix(30000) 54process_time = time.time() - start 55print("Time :" + str(process_time) + '[s]')
102334155 OverflowError Time :0.00012803077697753906[s] 102334155 Time :0.002933025360107422[s]

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回答2

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ベストアンサー

普通にfloat型が桁あふれしただけです。
ほとんどの環境においてPython3.xのfloat型は64bitの倍精度浮動小数点数(C言語のdouble)で実装されていて、その最大値は1.79769e+308です。
((1+√5)/2)^nだとn=1470あたりが限度ですね。

ちなみにint型は多倍長整数なので、整数で演算している限り桁数に制限はないです。あまり大きいと計算が終わりませんが。

追記
無理数を計算してるので桁が大きくなると誤差がでます。この例だとn=100くらいまでしか正しく計算できないみたいです。

投稿2020/03/17 22:41

編集2020/03/17 23:27
kairi003

総合スコア1330

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投稿2020/03/17 22:35

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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kairi003

2020/03/17 22:42

再帰してないので関係無いと思います。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/03/17 22:47

あーほんとだ^^; 指摘ありがとう。
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