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利用graphviz模块展示斐波那契数列的递归函数调用图(Python)

  在博客动态规划法(一)从斐波那契数列谈起中,在求解斐波那契数列的第n项时,我们采用了递归方法和动态规划法来求解,当然递归方法的效率很差。本文将利用graphviz模块来展示斐波那契数列的递归函数调用图。   利用递归函数来求解斐波那契数列的第n项的Python代码如下: # recursive method def fib(n): if n <= 1: return n else: return fib(n-1) + fib(n-2) t = fib(10) print(t)   为了展示该递归方法的函数调用图,我们可以用graphviz模块来绘制该流程图。Graphviz (英文:Graph Visualization Software的缩写)是一个由AT&T实验室启动的开源工具包,用于绘制DOT语言脚本描述的图形。在Python中,它的实现模块为graphviz, 其API参考文档为: http://graphviz.readthedocs.io/en/latest/index.html 。   下面将给出n=6时递归函数的调用图, Python代码如下: fro...

AI 开发者高薪太诱人?请收下这份给国内开发者转型 AI 指南

雷锋网 AI 研习社按,如果你浏览 AI 相关的新闻,不难发现「高薪」、「百万年薪」等极具诱惑力的词汇的出现频率非常高。同样,在知乎中搜索「如何转型 AI?」、「AI 领域需要怎样的人才?」、「普通程序员如何学习 AI 知识?」等问题,也总会发现各种各样的答案和衍生的话题。在人工智能浪潮的助推下,不少科技公司开高薪求良才,更有不少开发者前赴后继地投身进 AI 的风口中。 在刚刚结束的第二季百度 AI 开发者实战营深度学习公开课上,百度针对北京站、深圳站、杭州站、成都站四地参与公开课的学员做了课后调研。调研数据显示,参与百度深度学习公开的学员有 79% 已经参加工作,剩余 21% 的学员为在校生。另外,所有学员里有 2 年及以上深度学习开发经验的为 10%,2 年及以内的深度学习开发经验的占 61%,有 29% 的学员没有深度学习相关的开发经历。可以看出,报名参加百度深度学习公开课的学员以 AI 领域入门级选手为主;此外,学生也占到不小的比例,说明在校生群体对 AI 的热情很高,也正在通过各种渠道学习 AI 知识,而这在某种程度上也能看出高校在开设人工智能课程方面还不够完善,百度深度学习...

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