Climbing Stairs爬楼梯——动态规划
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Climbing Stairs爬楼梯——动态规划相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
题目描写叙述:
初阶:有n层的台阶,一開始你站在第0层,每次能够爬两层或者一层。
请问爬到第n层有多少种不同的方法?
进阶:假设每次能够爬两层。和倒退一层,同一个位置不能反复走,请问爬到第n层有多少种不同的方法?
解题思路:
初阶:一维动态规划。爬楼梯数目事实上是一个斐波拉契数列。
假定f[i] 表示是爬到第i层的方法,那么f[i] = f[i-1] + f[i-2] //第i层的方法数目等于第i-1层数目加上第i-2层数目。
初值:f[0] = 1, f[1] = 1。 //最開始没有爬和第一层的方法数目为1.
输出:f[n] 爬到第n层的方法数目。
实现方法两种:迭代法、递归法
递归法:时间复杂度:O(n) ,空间复杂度:O(n)
迭代法:时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)
//递归法 class Solution { public: /** * @param n: An integer * @return: An integer */ int climbStairs(int n) { // write your code here vector<int> ans(n+1); ans[0] = 1; ans[1] = 1; for(int i=2; i<=n; i++) ans[i] = ans[i-1] + ans[i-2]; return ans[n]; } };
//迭代法 class Solution { public: /** * @param n: An integer * @return: An integer */ int climbStairs(int n) { // write your code here int prev = 0; int cur = 1; for(int i=1; i<=n; i++) { int tmp = cur; cur += prev; prev = tmp; } return cur; } };
进阶:參考这里
主要是倒退一层。这个地方可能会违背动态规划无后效性的原则。
那么我们要怎么转化呢?
由条件:同一个位置不能反复走。我们能够知道假设要退步的话,不能退两层以上,由于用两步退两层再一步前进两层,那就会走同样的位置。所以我们最多仅仅能退后一步。
那么题目的条件就能够转换两种情况。
a.跳两层(前进两层)。
b.退一层跳两层 (前进一层)。
1. State:
f[i][0] 表示最后一步是跳两层情况下爬到第i层的方法数目。
f[i][1] 表示最后是一步是退一层跳两层的情况下爬到第i层的方法数目。
2. Function:
f[i+1][1] = f[i][0] 最后一步是退一层跳两层的情况下爬到第i+1层的方法数目 等于 从第i层情况a的数目跳两层退一层。
这里不能考虑第i层的情况b的方法数,由于第i层情况b的数目是从第i+1层退一步得到的。
f[i+2][0] = f[i][0]+f[i][1] 最后一步是退一层跳两层的情况下爬到第i+2层的方法数目
等于 第i层全部情况跳两层。
3. Intialize:
f[0][0]=1初始化最開始没有爬的方法数目为1.
4. Answer:
f[n][0]+f[n][1] 爬到第n层a、b两种不同的方法的总和
以上是关于Climbing Stairs爬楼梯——动态规划的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Leetcode 746. Min Cost Climbing Stairs 最小成本爬楼梯 (动态规划)
[LeetCode] 70. Climbing Stairs 爬楼梯