• 图解算法——跳台阶/爬楼梯


    1、题目描述

    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?

    注意:给定 n 是一个正整数。

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    2、示例

    示例1:

    输入: 2
    输出: 2
    解释: 有两种方法可以爬到楼顶。
    1.  1 阶 + 12.  2 阶

    示例2:

    输入: 3
    输出: 3
    解释: 有三种方法可以爬到楼顶。
    1.  1 阶 + 1 阶 + 12.  1 阶 + 23.  2 阶 + 1 阶

    3、解题思路

    第一次看到这道题,可能会有点不知所措。但是不要着急,我们可以暴力,我们可以穷举!

    思路1:

    当 n = 1时,一共跳 1 级;

    当 n = 2时,一共跳 2 级;

    当 n = 3时,一共跳 3 级;

    当 n = 4时,一共跳 5 级;

    当 n = 5时,一共跳 8 级;

    ...

    咦?这不就是去了第一个项的斐波那契数列嘛?

    到此为止,我们可以列出方程了:f(n) = f(n-1) + f(n-2);

    不过,我们需要手动增加  0 项为 1 。

    所以,代码如下:

    class Solution {
        public int climbStairs(int n) {
            if(n==1 || n==0){
                return 1;
            }     
            return climbStairs(n-1)+climbStairs(n-2);
        }
    }

    提交结果:

     思路2:

    第二个思路是,利用动态规划。其实,这个题目也是动态规划的经典题目。

    本问题其实常规解法可以分成多个子问题,爬第n阶楼梯的方法数量,等于以下两部分之和:

    • 爬上 n-1 阶楼梯的方法数量:因为再爬1阶就能到第 n 阶;
    • 爬上 n-2 阶楼梯的方法数量:因为再爬2阶就能到第 n 阶。

    所以我们得到公式 dp[n] = dp[n-1] + dp[n-2];
    同时需要初始化 dp[0]=1 和 dp[1]=1;
    时间复杂度:O(n)。

    代码如下:

    class Solution {
        public int climbStairs(int n) {
            if(n==1 || n==0){
                return 1;
            }
            int[] arr = new int[n+1];
            arr[0] = 1;
            arr[1] = 1;
            for(int i = 2; i<n+1; i++){
                arr[i] = arr[i-1] + arr[i-2];
            }
            return arr[n];
        }
    }

    提交结果如下:

     思路3:

    是的,这道题还有第三种方法。

    那就是纯数学方法,有人说上面不也是数学方法嘛?是的,上面也是,但是下面这个更厉害。

    由第一种方法我们可知是斐波那契数列,其实菲波那切数列是有公式的。

     时间复杂度为:O(log n)。

    代码如下:

    class Solution {
        public int climbStairs(int n) {
            double sqrt_5 = Math.sqrt(5);
            double fib_n = Math.pow((1 + sqrt_5) / 2, n + 1) - Math.pow((1 - sqrt_5) / 2,n + 1);
            return (int)(fib_n / sqrt_5);
        }
    }

    提交结果和第二种差不多。

     OK ,下一篇我们来看跳台阶的进阶版。

    Over......

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gjmhome/p/15130592.html
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