对于斐波那契数列的计算是计算机算法经典问题，常见的算法有递归算法和非递归算法两种，那么它们之间的不同应该如何对比？
本文以python为例，比较两种不同算法在时间复杂度等方面的差异
代码比较递归算法：
#斐波那契数列递归算法(索引) : ifindex=1: return1else : return fib (索引-1) index-2 ) print (打印) fib
#斐波那契数列的非递归算法deffib(index ) : front=[ 1，1 ] ifindex==0or index==1: result=1while index 13360 result=front=result index--=1returnresultprint (fib (5) )虽然认为非递归算法对递归算法所要求变量相对较多，消耗了很多资源，但实际上
当测试的数值较小时(如前例的index==5)，两者的差别不大，但如果index的数量变大，例如80，为什么会发现递归算法的执行速度明显低于非递归算法呢？
2 .原理(时间复杂度分析) )。
分析非递归算法的时间复杂度的话，由于index的值决定了执行次数，所以index的值n表示其时间复杂度，表示为O(n )
但是，使用递归算法时，会出现如下指数展开。
实际上，这样消耗的系统资源实际上更多，如果数量级为10，则展开的节点的数量为210-1个，因此该算法的时间复杂度为o(2n )，仅从该问题来看，递归算法实际上是
在日常编码和解决问题时，需要从多个维度进行思考。 不能只是为了代码的美丽或递归而递归。 应该具体问题具体分析，使用比较高效的算法策略。