day5【动态规划】力扣算法题:爬楼梯

文章讲述了如何使用动态规划解决爬楼梯问题,其中关键在于阶段划分(每个台阶为一个阶段),状态转移函数(到达第i阶由前一个或前两个台阶而来)以及边际条件(第一阶和第二阶的情况)。通过顺序遍历所有台阶并更新状态,最终得到到达顶楼的不同方式数量。

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题目

假设你正在爬楼梯,需要n个台阶才能爬到顶楼,每次你可以爬1或2个台阶,你有多少种方法可以爬到顶楼。
输入一个正整数n
输出结果正整数

思路

阶段划分

动态规划的阶段划分需要满足后无效性,当前的状态是对过去的总结。
因此将到达第i阶台阶作为第i个阶段,而阶段的状态是“到达第i阶台阶有多少种爬楼方式”,记作dp[i]dp[i]dp[i]

状态转移函数

因为有两种爬楼方式,所以达到第i阶有两种方式:① 从前一个台阶开始,爬1个台阶
② 从前两个台阶开始,爬2个台阶
由此,可以写出状态转移函数
dp[i]dp[i]dp[i]=dp[i−1]dp[i-1]dp[i1]+dp[i−2]dp[i-2]dp[i2]

边际条件

前两个台阶的状态是比较容易算出来的,
dp[1]dp[1]dp[1]=1
dp[2]dp[2]dp[2]=2

求解方法

顺序遍历n个台阶,
每次更新一下当前阶段的状态

代码

def solution(n):
    dp = [1, 2]
    for i in range(2, n):
        tmp = dp[i-1] + dp[i-2]
        dp.append(tmp)
    return dp[n-1]
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