博客
关于我
领扣--爬楼梯--Python实现
阅读量:212 次
发布时间:2019-02-28

本文共 601 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

爬楼梯问题是一个经典的动态规划问题,目标是计算爬n阶楼梯的不同方法数,每次可以爬1阶或2阶。通过分析,我们发现结果符合斐波那契数列的特性。具体来说,第n阶的结果等于斐波那契数列的第n+1项。

解决方案:

  • 问题分析

    爬楼梯问题可以转化为斐波那契数列的问题。每次可以爬1阶或2阶,因此,到达第n阶的方法数等于到达第n-1阶和第n-2阶的方法数之和。这与斐波那契数列的定义一致。

  • 算法选择

    使用动态规划算法来计算斐波那契数列的第n+1项。这种方法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),非常高效。

  • 实现步骤

    • 初始化前两项a=1, b=1。
    • 从2循环到n,逐步计算下一项。
    • 每次循环更新a和b的值。
    • 最后返回b的值,即为结果。
  • 代码实现:

    class Solution:    def climbStairs(self, n):        """计算爬n阶楼梯的不同方法数."""        if n == 1:            return 1        a, b = 1, 1        for _ in range(2, n + 1):            c = a + b            a, b = b, c        return b

    测试结果:

    • n=2时,返回2。
    • n=3时,返回3。
    • n=6时,返回13。

    这个解决方案高效且准确,能够处理较大的n值。

    转载地址:http://lumn.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NutzWk 5.1.5 发布,Java 微服务分布式开发框架
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
    查看>>
    Nuxt Time 使用指南
    查看>>
    NuxtJS 接口转发详解:Nitro 的用法与注意事项
    查看>>
    NVelocity标签使用详解
    查看>>
    NVelocity标签设置缓存的解决方案
    查看>>
    Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
    查看>>
    NVIDIA GPU 的状态信息输出,由 `nvidia-smi` 命令生成
    查看>>
    NVIDIA-cuda-cudnn下载地址
    查看>>
    nvidia-htop 使用教程
    查看>>
    nvidia-smi 参数详解
    查看>>
    Nvidia驱动失效,采用官方的方法重装更快
    查看>>
    nvmw安装node-v4.0.0之后版本的临时解决办法
    查看>>
    nvm切换node版本
    查看>>
    nvm安装以后,node -v npm 等命令提示不是内部或外部命令 node多版本控制管理 node多版本随意切换
    查看>>
    ny540 奇怪的排序 简单题
    查看>>
    NYOJ 1066 CO-PRIME(数论)
    查看>>
    NYOJ 737:石子合并(一)(区间dp)
    查看>>
    nyoj------203三国志
    查看>>
    NYOJ-525 一道水题
    查看>>