代码随想录算法训练营day38 | LeetCode 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

文章介绍了在LeetCode平台上,如何使用递归和动态规划解决经典问题如斐波那契数、爬楼梯和最小花费爬楼梯。递归方法可能导致超时,而动态规划则通过状态转移和初始化优化了求解效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

509. 斐波那契数(题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

思路:经典的dp题。

int fib(int n){
    if(n == 0 || n == 1) return n;
    return fib(n-1) + fib(n-2);
}

70. 爬楼梯(题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

思路:直接用递归做会超时,说明不断地读写栈内存还是蛮耗时的。

int climbStairs(int n){
    if(n<3) return n;
    vector<int> dp(n+1, 0);
    dp[1] = 1;
    dp[2] = 2;
    for(int i=3; i<=n; i++){
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
    }
    return dp[n];
}

746. 使用最小花费爬楼梯(题目链接:力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

思路:一个套路,先确定状态转移公式,然后初始化,最后遍历一遍即可

int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
    int size = cost.size();
    vector<int> dp(size+1, 0);
    dp[0]=0;
    dp[1]=0;
    for(int i=2; i<size+1; i++){
        dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1], dp[i-2]+cost[i-2]);
    }
    return dp[size];
}

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