P1255——数楼梯

思路:高精+动态规划+滚动数组
高精不必再提,f[i]表示第i层楼梯走法,那么状态转移方程为f[i]=f[i-1]+f[i-2],也就是斐波那契数列。当然,不同的是f[n]=n(n<=2)
代码:

#include<iostream>
using namespace std;
const int MAXN = 2001;
int last[MAXN] = { 1,1 }, now[MAXN] = { 1,2 };
int temp[MAXN] = { 1,1 };
int len = 1;
int N;
int main()
{
 cin >> N;
 if (N <= 2) {
  cout << N;
  return 0;
 }
 for (int i = 3; i <= N; i++) {
  int k = 1;
  for (int i = 1; i <= len; i++)
   temp[i] = now[i];
  while (k <= len) {
   now[k] += last[k];
   if (now[k] >= 10) {
    now[k] %= 10;
    now[k + 1] += 1;
   }
   k++;
  }
  for (int i = 1; i <= len; i++)
   last[i] = temp[i];
  if (now[len + 1] > 0)
   len++;
 }
 for (int i = len; i >= 1; i--)
  cout << now[i];
 return 0;
}
### 动态规划中的楼梯问题算法 动态规划是一种解决复杂问题的有效方法,通过将其分解为更简单的子问题来逐步求解。对于楼梯问题(staircase problem),目标通常是计算到达第 `n` 阶梯的不同方式量。 #### 基本概念 楼梯问题的核心在于定义状态转移方程以及初始条件。通常情况下,假设可以一次走一步或者两步,则到达某阶阶梯的方式等于前一阶和前两阶的方式之和[^1]。 ```javascript function num_ways_bottom_up(n) { let nums = []; if (n === 0 || n === 1) { return 1; } nums[0] = nums[1] = 1; for (let i = 2; i <= n; i++) { nums[i] = nums[i - 1] + nums[i - 2]; } return nums[n]; } console.log(num_ways_bottom_up(5)); // 输出 8 ``` 上述代码展示了如何利用自底向上的动态规划方法解决问题。其中组 `nums` 存储了每阶楼梯对应的方法总。当输入为 `5` 时,返回的结果是 `8` 表明有八种不同的路径可以从地面走到第五阶。 #### 初始条件的重要性 在实现过程中,设定合理的初始值至关重要。最基础的两个子问题是“爬完零阶”与“爬完一阶”,这两个情况可以直接给出答案而无需进一步计算,即它们都只有唯一的一种解决方案——站在原地不动或迈出第一步[^2]。 #### 优化空间复杂度 为了减少内存消耗,可以通过滚动组技术仅保留最近两次迭代所需的据即可完成整个过程: ```c++ int climbStairs(int n) { int p = 0, q = 0, r = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i){ p = q; q = r; r = p + q; } return r; } ``` 此版本不仅保持了时间效率O(N),还将额外的空间需求降低到了常量级别O(1)[^3]。 #### 考虑成本因素的情况 如果给定每个台阶都有相应的代价,并希望找出一条路线使总的开销尽可能的小,那么就需要调整我们的策略。此时的状态转移关系变为考虑当前节点是从哪个位置过来会带来更低的整体费用: \[ dp[x] = \min(dp[x-1], dp[x-2]) + cost[x]\] 这里 \(cost[x]\) 是踏上该层所需的固定支出[^4]. ### 结论 综上所述,在处理涉及多个阶段决策的问题时,采用动态规划能够有效简化分析流程并提高运算速度。无论是单纯计还是兼顾经济性考量的情形下,合理构建递推公式都是成功的关键所在。
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