Почему программа считается сложной или требовательной?

Программа считается сложной или требовательной по нескольким причинам:

1. Алгоритм: Программа может быть сложной, если использует сложный алгоритм, который требует много операций или выполнения сложных вычислений.

2. Ресурсы: Программа может быть требовательной, если она использует большое количество ресурсов, таких как центральный процессор (CPU), оперативная память (RAM) или дисковое пространство.

3. Ввод-вывод: Программа может быть требовательной, если она выполняет много операций ввода-вывода, например, чтение и запись на диск или сетевую коммуникацию. Это может замедлить выполнение программы.

Относительно второго вопроса, почему программа использует большое количество памяти, в то время как аналогичные программы с использованием цикла `while` работают быстрее, есть несколько возможных объяснений:

1. Разница в алгоритмах: Программа может быть написана с использованием другого алгоритма, который требует больше памяти, но работает быстрее. В то время как аналогичные программы, написанные с использованием цикла `while`, могут использовать более эффективные алгоритмы, которые требуют меньше памяти.

2. Оптимизация: Программа, которая использует большое количество памяти, может быть менее оптимизирована, чем аналогичные программы с использованием цикла `while`. Оптимизированная программа может быть лучше структурирована или использовать более эффективные алгоритмы, что позволяет ей работать быстрее.

3. Ограничения конкретной программы: Могут быть какие-либо конкретные ограничения или требования, которые заставляют программу использовать большое количество памяти. Например, программа может обрабатывать большие объемы данных или использовать сложные структуры данных, которые требуют больше памяти для хранения информации.

В целом, сложность программы и ее использование памяти зависят от конкретной реализации и выбранных алгоритмов. Различные алгоритмы и подходы могут приводить к разным результатам в терминах требований к памяти и скорости выполнения программы.

Оптимизируй рекурсивную функцию, чтобы уменьшить количество вызовов. Можешь использовать декоратор lru_cache из модуля functools.

Дополнительно, добавь код для вывода значения n внутри функции, чтобы увидеть, сколько раз она будет вызываться.

Для примера, вот функция с использованием декоратора lru_cache и выводом значения n:

```
from functools import lru_cache

@lru_cache
def F(n):
    print(n)
    if n <= 1:
        return n
    if n > 1: 
        return F(n-1) + F(n-2)

F(8)
```

Можешь запустить код с декоратором и без него и сравнить количество вызовов. Если нужны дополнительные сведения, вот статья на английском языке о том, как реализовать кэширование результатов самостоятельно и использовать различные стратегии: [Ссылка на статью](https://realpython.com/lru-cache-python/).