LeetCode-70. 爬楼梯(java)
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一、前言:
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二、题目描述:
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?
具体请看如下示例:
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
提示:
1 <= n <= 45
题目来源:LeetCode官网
题目难度:⭐⭐
三、思路分析:
思路1:
首先遇到这种题目,第一感觉就是找规律推演,具体推演如下:
- 第1节台阶:1种(爬1级)
- 第2节台阶:2种(爬1级或爬2级)
- 第3节台阶:3种(1 级 + 1 级 + 1 级或1 级 + 2 级或2 级 + 1 级)
- 第4节台阶:5种
- 第4节台阶:8种
- ...
- 第n节台阶:从n-1级台阶爬1级或从n-2级台阶爬2级。
推演得到一个递推公式:f(n) = f(n-1) + f(n-2)
所以这里我们就可以用递归解决这个问题啦:但明显不是最优解啊,存在很多冗余计算。
思路2:
推演得到公式:dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
你还可以使用动态规划来解题呀,具体思路如下:
- 初始化状态:i = 0 级开始爬的,所以从第 0 级爬到第 0 级,只有一种方案,即 dp[0]=1; i = 1 代表从第 0 级到第 1 级也只有一种方案,即爬一级,dp[0] = 1。
- 遍历顺序:由状态转移方程知道dp[i] = dp[i−1] + dp[i−2] ,所以从前往后遍历即可。
- 返回值:因为一共计算 n 阶楼梯有多少方案,所以返回dp[n]。
四、算法实现:
1、递归法_AC代码
具体算法代码实现如下:
class Solution
public int climbStairs(int n)
if (n == 1)
return 1;
if (n == 2)
return 2;
return climbStairs(n - 1) + climbStairs(n - 2);
2、动态规划_AC代码
具体算法代码实现如下:
class Solution
public int climbStairs(int n)
//先定义
int p = 0, q = 0;
//初始化=1;
int r = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++)
//赋值给f(n-2)
p = q;
//赋值给f(n-1)
q = r;
//求f(n)
r = p + q;
return r;
五、总结:
递归法之leetcode提交运行结果截图如下:
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(2^n)
- 空间复杂度:1
明显这种思路是无法通过leetcode的,所以你们可想而知,算法也不是暴力都能解决的。
动态规划之leetcode提交运行结果截图如下:
class Solution
public int climbStairs(int n)
//先定义
int p = 0, q = 0;
//初始化=1;
int r = 1;
for (int i = 1; i <= n; i++)
//赋值给f(n-2)
p = q;
//赋值给f(n-1)
q = r;
//求f(n)
r = p + q;
return r;
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(n)
基于这种题,这里形成的数列正好是斐波那契数列,基本常识就是递归,可官方恰好避开了这种解答方式,毕竟性能不友好。但知道数列规律,再求解,就省去了百分之六十的思考时间了。
再者,解题道路千万条,欢迎小伙伴们脑洞大开,如果你们有啥更好的想法或者思路,欢迎评论区告诉我哦,大家一起互相借鉴互相学习,方能成长的更快。
好啦,以上就是本期的所有内容啦,咱们下期见咯。
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七、文末:
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