力扣刷题-70.爬楼梯

力扣70.爬楼梯题解与记忆化搜索
本文探讨了力扣70题——爬楼梯问题。通过使用动态规划算法,解决了如何以1步或2步的方式到达指定台阶的不同方法数。记忆化搜索被用于减少计算次数,提高算法效率。

70.爬楼梯

 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?

输入:n = 2
输出:2
解释:有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶
2. 2 阶
输入:n = 3
输出:3
解释:有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶

 提示:

  • 1 <= n <= 45

来源:力扣(LeetCode)

链接:爬楼梯

记忆化搜索是在递归的过程中,将已经计算的结果保存下来,当之和的运算用到时直接取出结果,避免重复运算,所以大大提高了算法的执行效率。(以空间换时间)

本题采用了记忆化搜索算法,大幅减少了计算次数。

解题思路:设台阶数为n,上去的方法为f(n)

显而易见

### 力扣学习路径推荐 #### 路线概述 为了高效地完成力扣上的算法训练,可以按照一定的策略顺序逐提升自己的能力。整体上可以从简单的基础知识点入手,逐渐过渡到复杂的数据结构高级算法[^1]。 #### 数据结构与算法分类 以下是常见的数据结构算法类别及其对应的目范围: 1. **数学** - 简单数学:涉及基本运算、模运算等。 - 目编号:见简单数学部分[^3]。 2. **数组** - 基础操作:查找、排序、修改等。 - 进阶应用:滑动窗口、前缀、双指针技术。 3. **链表** - 单向链表的基础操作:增删改查。 - 特殊问题解决:反转链表[^5]、检测环形链表等。 - 推荐目: ```plaintext 206. 反转链表 141. 环形链表 ``` 4. **字符串** - 字符串匹配、子序列判断等问题- KMP算法、Manacher算法的应用场景。 5. **哈希表** - 使用哈希表优化查询效率。 - 经典问题如两数之。 6. **栈与队列** - 栈的经典应用场景:括号匹配、计算器实现等[^4]。 - 队列用于广度优先搜索(BFS)。 7. **递归** - 实现树的遍历、求解汉诺塔问题等。 - 推荐目: ```plaintext 94. 二叉树的中序遍历 101. 对称二叉树 ``` 8. **树** - 各种类型的二叉树(完全二叉树、平衡二叉树、红黑树等)。 - 搜索树的操作:插入、删除、查找等。 - 推荐目: ```plaintext 104. 二叉树的最大深度 236. 二叉树的最近公共祖先 ``` 9. **图与回溯算法** - 图的基本表示方法:邻接矩阵、邻接表。 - 回溯法应用于组合、排列、子集生成等问题- 推荐目: ```plaintext 79. 单词搜索 51. N皇后 ``` 10. **贪心算法** - 局部最优推导全局最优。 - 应用实例:区间调度、活动选择问题- 推荐目: ```plaintext 455. 分发饼干 135. 分发糖果 ``` 11. **动态规划** - 自底向上构建状态转移方程。 - 典型问题:背包问题、最长上升子序列等。 - 推荐目: ```plaintext 62. 不同路径 70. 爬楼梯 ``` #### 技巧 - 在正式之前,可以通过观看相关视频了解核心算法的概念,例如分治、贪心、动态规划等[^2]。 - 将重点放在通过率较高(通常为50%以上)的简单或中等难度目上,以便建立信心并掌握基础知识。 - 定期回顾已做过的目,尤其是那些未通过或错误较多的目,以巩固记忆。 ```python def reverse_linked_list(head): prev = None current = head while current is not None: next_node = current.next current.next = prev prev = current current = next_node return prev ``` 上述代码展示了如何利用迭代方式来实现链表反转功能。 ---
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