- 这道题很像斐波那契数列,但是初始值不同,也有动态规划的解法,但是一开始我想到的是递归写法。
- 现在我们站在第n阶台阶,那么,我们上一步就有两种可能:1、我们从第n-1阶台阶走一步上来的;2、我们从第n-2阶台阶直接走两步上来的。
- 那么我们走到第n阶台阶的方法数量就等于我们走到第n-1阶台阶的方法数量加上第n-2阶台阶的方法数量之和。
class Solution(object):
def climbStairs(self, n):
"""
:type n: int
:rtype: int
"""
if n == 0:
return 1
if n == 1:
return 1
if n == 2:
return 2
return self.climbStairs(n-1) + self.climbStairs(n-2)
- 这就是我最初写出来的代码,其实很接近了,但是这样直接超时了,因为会有很多重复计算!
- 这种情况可以把计算好的结果给存下来,这样就不用重复计算了,也是空间换时间的一种方式。
class Solution(object):
def climbStairs(self, n):
"""
:type n: int
:rtype: int
"""
# 定义一个字典用于存储已经计算过的结果
memo = {}
# 定义递归函数
def helper(n):
# 如果 n 已经在 memo 中,直接返回
if n in memo:
return memo[n]
# 基本情况
if n == 0:
return 1
if n == 1:
return 1
if n == 2:
return 2
# 递归调用并存储结果
nums1 = helper(n - 1)
nums2 = helper(n - 2)
memo[n] = nums1 + nums2 # 存储结果
return memo[n]
return helper(n)
- 官方题解 - 动态规划+滚动数组
class Solution {
public:
int climbStairs(int n) {
int p = 0, q = 0, r = 1;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
p = q;
q = r;
r = p + q;
}
return r;
}
};
- 官方题解 - 矩阵快速幂【很高效,遇到过好几次了】
type matrix [2][2]int
func mul(a, b matrix) (c matrix) {
for i := 0; i < 2; i++ {
for j := 0; j < 2; j++ {
c[i][j] = a[i][0]*b[0][j] + a[i][1]*b[1][j]
}
}
return c
}
func pow(a matrix, n int) matrix {
res := matrix{{1, 0}, {0, 1}}
for ; n > 0; n >>= 1 {
if n&1 == 1 {
res = mul(res, a)
}
a = mul(a, a)
}
return res
}
func climbStairs(n int) int {
res := pow(matrix{{1, 1}, {1, 0}}, n)
return res[0][0]
}
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