计算斐波那契数列的性能对比：Python，Java，Go

  本文采用递归办法来计算斐波那契数列中的第38项，用于对于三种计算机语言的计算性能，这三种语言为：Python，Java，Go。
  我们采用递归法来求解斐波那契数列的第n项f(n),其算法描述如下：

function fib(n)
    if n = 0 return 0
    if n = 1 return 1
    return fib(n − 1) + fib(n − 2)

对于公平起见，我们利用三种程序计算f(38)，运行100遍，得到平均耗时，作为性能对比。

  Python程序如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# author: Jclian91
# place: Pudong Shanghai
# time: 16:15

import time

# recursive method
def rec_fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
         return rec_fib(n-1) + rec_fib(n-2)

time_cost = 0
for _ in range(100):
    # time cost of cursive method
    t1 = time.time()
    t = rec_fib(38)
    t2 = time.time()
    time_cost += (t2-t1)


print('结果：%s, 平均运行时间：%s'%(t, time_cost/100))

  Java程序如下：

import java.util.Date;

public class Main {

    // 主函数
    public static void main(String[] args) {
        double time_cost = 0;
        for (int i=0; i<100; i++) {
            Date start_time = new Date(); //开始时间
            int n = 38;
            rec_fib(n);
            Date end_time1 = new Date(); // 结束时间
            Long cost_time1 = end_time1.getTime() - start_time.getTime();  // 计算时间，返回毫秒数
            time_cost += cost_time1;
        }
        System.out.println(String.format("Average cost time is %.3fs.", time_cost*1.0/1000));
    }

    // 利用递归方法计算斐波那契数列的第n项
    public static int rec_fib(int n){
        if(n == 0)
            return 0;
        if(n ==1)
            return 1;
        else
            return rec_fib(n-1) + rec_fib(n-2);
    }

}

  Go语言如下：

// rec_fib
package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

// 函数返回第n个斐波那契数
func rec_fib(num int) int {
	if num <= 1 {
		return num
	} else {
		return rec_fib(num-1) + rec_fib(num-2)
	}
}

func main() {
	var time_cost float64
	for i := 0; i < 100; i++ {
		t1 := time.Now()
		n := 38
		rec_fib(n)
		t2 := time.Now()
		time_cost += t2.Sub(t1).Seconds()
	}
	fmt.Printf("Average cost time: %f.\n", time_cost/100)
}

  在同一台电脑上运行，得到的结果如下:

平均耗时（单位：秒）	Python	Java	Go
/	16.0151	0.1631	0.2398

可以看到，Java在该程序的性能表现最好，Go语言的效率比Python稍慢一些，但是是同一数量级，Python的运行时间大约是Go语言的66.7倍。

  本次分享到此结束，感谢大家的阅读~