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  • 70. 爬楼梯(动态规划解法)


    题目

    假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

    每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

    示例 1:

    输入:n = 2
    输出:2
    解释:有两种方法可以爬到楼顶。
    1. 1 阶 + 1 阶
    2. 2 阶
    示例 2:

    输入:n = 3
    输出:3
    解释:有三种方法可以爬到楼顶。
    1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
    2. 1 阶 + 2 阶
    3. 2 阶 + 1 阶

    解:

    方法一

    该题也是一题比较简单的动态规划问题,思路如下:

    (1)当上楼梯的阶数n小于2时,直接return n,如n=0时一阶楼梯也不用上方法为0种。一阶楼梯时方法为1种。两阶楼梯时方法有两种,可以一次上两阶,也可以分开两次上一阶楼梯。

    (2)当n>2时,我们可以发现,这时上楼梯的方法有多少种呢?我们可以一次上一阶也可以一次上两阶,设当前的阶级方法为dp[n],那么为了到达n阶楼梯,它的上一步是怎么走的呢?如果它上一步是走了一阶楼梯,那么它上一步方法就是dp[n-1],如果它上一步是走了两阶楼梯,那么它上一步方法就是dp[n-2],这时动态规划就很明显了,它的方法数就是它上一步走一阶或者两阶方法数的总和:dp[n]=dp[n-1]+dp[n-2]。

    1. class Solution {
    2. public int climbStairs(int n) {
    3. if(n<=2) return n;
    4. int []dp=new int[n+1];
    5. dp[0]=0;
    6. dp[1]=1;
    7. dp[2]=2;
    8. for(int i=3;i<=n;i++){
    9. dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2];
    10. }
    11. return dp[n];
    12. }
    13. }

    用动态规划,时间复杂度和空间复杂度都是O(n),中规中矩的表现。

    方法二

    看了力扣的题解这题有更好的做法,但需要较强的数学功底。有兴趣的小伙伴可以看一下。如果观察数学规律,可知本题是斐波那契数列,那么用斐波那契数列的公式即可解决问题,公式如下:

    • 时间复杂度:O(logn)
    1. class Solution {
    2. public int climbStairs(int n) {
    3. double sqrt_5 = Math.sqrt(5);
    4. double fib_n = Math.pow((1 + sqrt_5) / 2, n + 1) - Math.pow((1 - sqrt_5) / 2,n + 1);
    5. return (int)(fib_n / sqrt_5);
    6. }
    7. }

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_55859275/article/details/127996230
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