Некоторые способы оптимизации вычислений в Python для больших значений N:

• Итеративный подход. 12 Используется цикл для последовательного вычисления чисел, начиная с 0 и 1. 1 Такой метод более быстрый и экономный по памяти, его легко модифицировать под разные задачи. 1
• Мемоизация. 1 Ранее вычисленные значения хранятся в кеше (словарь или список) для повторного использования. 1 Такой подход избавляет от избыточных вычислений, но требует больше памяти. 1
• Формула Бине. 1 Для вычисления числа используется математическое выражение с использованием золотого сечения. 1 Такой метод подходит для работы с большими значениями, но имеет ограниченную точность из-за округления. 1
• Метод матриц. 1 Для получения чисел последовательности используется возведение матриц в степень. 1 Такой метод эффективен для больших значений N, но требует знаний линейной алгебры. 1
• Генераторы Python. 1 Используются ленивые вычисления, при которых числа последовательности создаются «на лету». 1 Такой подход подходит для задач с большими объёмами данных, но имеет менее очевидную структуру по сравнению с другими методами. 1
• Использование библиотек, например NumPy и Pandas. 3 NumPy предоставляет объекты массивов N-мерного массива с эффективными операциями. 3 Код с использованием таких библиотек часто работает быстрее, чем аналогичный, написанный с использованием стандартных функций и структур данных Python. 3

Оптимальность любого подхода зависит от конкретного случая. 3