70. Climbing Stairs

本文探讨了经典的爬楼梯问题,使用动态规划的方法来计算达到楼顶的不同方式的数量。通过递推公式 dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] 实现高效求解。

Difficulty: Easy

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top.

Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top?

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

DP: dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]
(1)普通用户端(全平台) 音乐播放核心体验: 个性化首页:基于 “听歌历史 + 收藏偏好” 展示 “推荐歌单(每日 30 首)、新歌速递、相似曲风推荐”,支持按 “场景(通勤 / 学习 / 运动)” 切换推荐维度。 播放页功能:支持 “无损音质切换、倍速播放(0.5x-2.0x)、定时关闭、歌词逐句滚动”,提供 “沉浸式全屏模式”(隐藏冗余控件,突出歌词与专辑封面)。 多端同步:自动同步 “播放进度、收藏列表、歌单” 至所有登录设备(如手机暂停后,电脑端打开可继续播放)。 音乐发现与管理: 智能搜索:支持 “歌曲名 / 歌手 / 歌词片段” 搜索,提供 “模糊匹配(如输入‘晴天’联想‘周杰伦 - 晴天’)、热门搜索词推荐”,结果按 “热度 / 匹配度” 排序。 歌单管理:创建 “公开 / 私有 / 加密” 歌单,支持 “批量添加歌曲、拖拽排序、一键分享到社交平台”,系统自动生成 “歌单封面(基于歌曲风格配色)”。 音乐分类浏览:按 “曲风(流行 / 摇滚 / 古典)、语言(国语 / 英语 / 日语)、年代(80 后经典 / 2023 新歌)” 分层浏览,每个分类页展示 “TOP50 榜单”。 社交互动功能: 动态广场:查看 “关注的用户 / 音乐人发布的动态(如‘分享新歌感受’)、好友正在听的歌曲”,支持 “点赞 / 评论 / 转发”,可直接点击动态中的歌曲播放。 听歌排行:个人页展示 “本周听歌 TOP10、累计听歌时长”,平台定期生成 “全球 / 好友榜”(如 “好友中你本周听歌时长排名第 3”)。 音乐圈:加入 “特定曲风圈子(如‘古典音乐爱好者’)”,参与 “话题讨论(如‘你心中最经典的钢琴曲’)、线上歌单共创”。 (2)音乐人端(创作者中心) 作品管理: 音乐上传:支持 “无损音频(FLAC/WAV)+ 歌词文件(LRC)+ 专辑封面” 上传,填写 “歌曲信息
<think>好的,我需要帮助用户查找LeetCode第70题的解决方案和题目描述。首先,我应该确认用户的问题是关于LeetCode的爬楼梯问题,即Climbing Stairs。根据用户提供的引用信息,引用[1]、[3]和[5]提到了这个问题,尤其是引用[3]给出了一个具体的例子,输入3时输出3,说明有3种方法爬到顶部。 接下来,我需要整理题目描述。题目通常要求给定n阶楼梯,每次可以爬1或2步,返回不同的方法数。根据引用[3]的例子,当n=3时,答案是3,这符合斐波那契数列的规律,因为f(3)=f(2)+f(1)=2+1=3。 然后,解决方案部分。用户提供的引用[1]中提到了一种优化方法,将时间复杂度从$O(n^2)$降低到$O(n)$,可能是指动态规划的方法。动态规划是解决这个问题的常用方法,因为每一步的方法数等于前一步和前两步的方法数之和。此外,还可以使用递归或记忆化搜索,但动态规划在时间上更高效。 接下来,我需要检查是否有其他方法,比如矩阵快速幂或斐波那契公式,但根据用户提供的引用,可能只需要提到动态规划和递归两种方法。同时,引用[5]中提到的Python链表操作可能不相关,但需要注意Python的自动内存管理,这可能影响代码的写法,比如不需要手动删除节点。 然后,需要确保代码示例正确。动态规划的Python实现应该使用循环,从1到n逐步计算。递归方法可能会有栈溢出的问题,但作为示例可以提及。根据引用[1]的代码示例,用户可能希望看到简洁的代码,如使用变量交换来优化空间复杂度到$O(1)$。 最后,生成相关问题。用户可能对时间复杂度、空间复杂度优化、不同解法比较感兴趣,比如动态规划与递归的区别,或者如何用数学方法解决。同时,应用场景可能涉及斐波那契数列的其他应用。 需要确保回答结构清晰,分点说明题目描述、解决方案和代码示例,并正确引用用户提供的资料。特别是引用[1]和[3]应出现在适当的位置,比如动态规划的解释和示例部分。</think>### LeetCode Problem 70. Climbing Stairs 题解与题目描述 #### 题目描述 给定一个整数$n$表示楼梯阶数,每次可以爬1或2个台阶,求有多少种不同的方法可以到达楼顶[^3]。 示例: 当$n=3$时,共有3种方法: 1. 1步 + 1步 + 1步 2. 1步 + 2步 3. 2步 + 1步 --- #### 解决方案 该问题本质是斐波那契数列的变种,递推公式为: $$f(n) = f(n-1) + f(n-2)$$ 其中$f(1)=1$,$f(2)=2$。 ##### 方法1:动态规划(优化空间) 通过滚动变量优化空间复杂度至$O(1)$,时间复杂度$O(n)$: ```python def climbStairs(n: int) -> int: if n <= 2: return n a, b = 1, 2 for _ in range(3, n+1): a, b = b, a + b return b ``` ##### 方法2:递归(带记忆化) 通过缓存中间结果减少重复计算,时间复杂度$O(n)$: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def climbStairs(n: int) -> int: if n <= 2: return n return climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2) ``` --- #### 复杂度分析 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |------------|------------|------------|------------------------| | 动态规划 | $O(n)$ | $O(1)$ | 大规模输入(推荐) | | 递归 | $O(n)$ | $O(n)$ | 小规模输入或教学示例 | --- 相关问题
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