LeetCode Climbing Stairs

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原创最新推荐文章于 2026-09-14 08:41:22 发布 391 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Hifiasm参数调优实战：当N50不理想时的7个排查方向与解决方案本文详细解析了Hifiasm参数调优实战，针对基因组组装中N50不理想的7个排查方向与解决方案。通过调整--hom-cov、-D、-N等核心参数，结合HiFi数据和参考基因组分析，有效提升组装质量。文章以猪毛菜基因组为例，展示了从2.1MB到4.3MB的N50优化过程，为生物信息学研究者提供实用指南。阅读详情

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/climbing-stairs/

其实是Fibonacci Number, 举个例子，n = 100，假设登到99台阶有m种方法，登到98台阶有n种方法，那么从99到100都是上一步，所以还是m种方法, 从98台阶登到100都是一次登两个台阶，还是n种方法，若果在98登一个台阶，就是到了99，这种方法已经包含在最初登到99台阶的m种方法中了。

所以登到100的方法就是m+n.

AC Java:

public class Solution {
    public int climbStairs(int n) {
        /*
        //Method 1
        if(n == 0){
            return 1;
        }
        if(n == 1){
            return 1;
        }
        return climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2);
        */
        
        /*
        //Method 2
        int [] arr = new int[n+1];
        arr[0] = 1;
        arr[1] = 1;
        for(int i = 2; i <= n; i++){
            arr[i] = arr[i-1] + arr[i-2];
        }
        return arr[n];
        */
        //Method 3
        if(n == 1){
            return 1;
        }
        if(n == 2){
            return 2;
        }
        int first = 1;
        int second = 2;
        int res = 0;
        for(int i = 3; i<=n; i++){
            res = first + second;
            first = second;
            second = res;
        }
        return res;
    }
}