蓝桥杯の39级台阶

小明刚刚看完电影《第39级台阶》。离开电影院的时候,他数了数礼堂前的台阶数,恰好是39级。

站在台阶前,他突然又想着一个问题:

如果我每一步只能迈上1个或2个台阶。

先迈左脚,然后左右交替,最后一步是迈右脚,也就是说一共要走偶数步。

那么,上完39级台阶,有多少种不同的上法呢?

请你利用计算机的优势,帮助小明寻找答案。


要用到间接递归,两个函数相互调用

解:

public class Main {

	static int step = 39;

	static int left(int n) {
		// 因为最后一步是迈右脚,所以跳出的判断是放在左脚
		if (n == step)// 当步数刚好为39时,算是一种走法
			return 1;
		if (n > step)// 当步数大于39时,不算,要退回去换一种走法
			return 0;
		return right(n + 1) + right(n + 2);// 左脚可以迈一步或两步
	}

	static int right(int n) {
		return left(n + 1) + left(n + 2);// 右脚可以迈一步或两步
	}

	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(left(0));// 先迈左脚
	}
}
### 蓝桥杯竞赛中青蛙跳台阶问题的解法 #### 问题描述 青蛙跳台阶问题是经典的递归与动态规划问题之一。假设一只青蛙一次可以跳上1或2台阶,计算它跳上`n`台阶共有多少种方法。 --- #### 解题思路分析 此问题的核心在于找到状态转移方程并利用递归或动态规划实现解决方案: 1. **递归关系推导** 假设到达第`n`台阶的方法总数为`f(n)`,则可以通过以下两种情况得到: - 如果最后一次跳跃是1步,则剩余的是`f(n-1)`; - 如果最后一次跳跃是2步,则剩余的是`f(n-2)`。 因此,状态转移方程可表示为: \[ f(n) = f(n-1) + f(n-2), \quad n \geq 2, \text{其中 } f(0)=1, f(1)=1. \][^5] 2. **递归解法** 使用递归来解决该问题是一种直观的方式,但由于存在大量重复计算,时间复杂度较高(指数别)。以下是基于上述公式的递归代码实现: ```python def frog_jump_recursive(n): if n == 0 or n == 1: return 1 return frog_jump_recursive(n - 1) + frog_jump_recursive(n - 2) ``` 3. **动态规划优化** 动态规划通过存储中间结果来避免重复计算,从而显著降低时间复杂度至线性别\(O(n)\),空间复杂度同样为\(O(n)\)。具体实现如下: ```python def frog_jump_dp(n): if n == 0 or n == 1: return 1 dp = [0] * (n + 1) dp[0], dp[1] = 1, 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` 4. **进一步优化的空间效率** 可以观察到,在动态规划过程中仅需保存最近两个状态即可完成当前状态的更新,因此可通过滚动数组将空间复杂度降至常量别\(O(1)\): ```python def frog_jump_optimized(n): if n == 0 or n == 1: return 1 prev1, prev2 = 1, 1 for _ in range(2, n + 1): current = prev1 + prev2 prev2 = prev1 prev1 = current return prev1 ``` --- #### 总结 对于蓝桥杯中的此类题目,推荐优先采用动态规划或其优化版本进行求解,因为它们的时间和空间性能更优。而递归虽然易于理解,但在大规模输入情况下可能会因栈溢出或超时而导致失败[^2]。 ---
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