爬楼梯

爬楼梯的不同走法数

树老师爬楼梯,他可以每次走1级或者2级,输入楼梯的级数,求不同的走法数
例如:楼梯一共有3级,他可以每次都走一级,或者第一次走一级,第二次走两级
也可以第一次走两级,第二次走一级,一共3种方法。

Input输入包含若干行,每行包含一个正整数N,代表楼梯级数,1 <= N <= 30Output不同的走法数,每一行输入对应一行输出Sample Input
5
8
10
Sample Output
8
34
89
#include <stdio.h>


int stair(int n)
{
    if(n <= 2)
        return n;
    else
        return cow(n-1) + cow(n-2);
}

int main(void)
{
    int n;

    while(scanf("%d", &n) != EOF) {
        // 判定结束条件
        if(n == 0)
            break;

        // 计算并输出结果
        printf("%d\n", stair(n));
    }

    return 0;
}

#include <stdio.h>

#define MAXN 30

typedef unsigned long long ULL;

ULL fn[MAXN+1];

void setfn()
{
    int i;

    fn[1] = 1;
    fn[2] = 2;

    for(i=3; i<=MAXN; i++)
        fn[i] = fn[i-2] + fn[i-1];
}

int main(void)
{
    int a;

    //打表
    setfn();


       while(~scanf("%d", &a))

        // 输出结果
        printf("%lld\n", fn[a]);


    return 0;
}

爬楼梯问题是一个经典的算法问题,涉及多种算法思想和优化技巧。以下是几种使用 C++ 解决爬楼梯问题的方法: ### 暴力搜索 暴力搜索是最直接的方法,通过递归的方式列举出所有可能的爬楼梯方式。但这种方法的时间复杂度较高,会有大量的重复计算。 ```cpp #include <iostream> int climbStairsWithRecursive(int n) { if (n == 1) return 1; if (n == 2) return 2; return climbStairsWithRecursive(n - 1) + climbStairsWithRecursive(n - 2); } int main() { std::cout << "请输入楼梯阶数:" << std::endl; int n; std::cin >> n; int m = climbStairsWithRecursive(n); std::cout << m << std::endl; return 0; } ``` ### 记忆化搜索 记忆化搜索是在暴力搜索的基础上,使用一个数组来记录已经计算过的结果,避免重复计算,从而提高效率。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> int climbStairsWithRecursive2(int n, std::vector<int>& memo) { if (n == 1) return 1; if (n == 2) return 2; if (memo[n] != 0) return memo[n]; memo[n] = climbStairsWithRecursive2(n - 1, memo) + climbStairsWithRecursive2(n - 2, memo); return memo[n]; } int main() { std::cout << "请输入楼梯阶数:" << std::endl; int n; std::cin >> n; std::vector<int> memo(n + 1, 0); int b = climbStairsWithRecursive2(n, memo); std::cout << b << std::endl; return 0; } ``` ### 动态规划 动态规划是解决爬楼梯问题的常用方法,通过定义状态和状态转移方程来求解。把爬 `n` 阶楼梯的方法看做爬 `n - 1` 阶楼梯和迈出的一步的方法或者 `n - 2` 阶楼梯和迈出两步的方法之和 [^3]。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> int climbStairsWithRecursive3(int n) { if (n == 1) return 1; if (n == 2) return 2; std::vector<int> dp(n + 1); dp[1] = 1; dp[2] = 2; for (int i = 3; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return dp[n]; } int main() { std::cout << "请输入楼梯阶数:" << std::endl; int n; std::cin >> n; int c = climbStairsWithRecursive3(n); std::cout << c << std::endl; return 0; } ``` ### 动态规划空间优化 可以对动态规划的空间复杂度进行优化,由于状态转移只依赖于前两个状态,因此可以只使用两个变量来保存中间结果。 ```cpp #include <iostream> int climbStairsOptimized(int n) { if (n == 1) return 1; if (n == 2) return 2; int first = 1; int second = 2; int third; for (int i = 3; i <= n; i++) { third = first + second; first = second; second = third; } return second; } int main() { std::cout << "请输入楼梯阶数:" << std::endl; int n; std::cin >> n; int result = climbStairsOptimized(n); std::cout << result << std::endl; return 0; } ``` ### 三步问题(爬楼梯拓展) 如果每次可以爬 1、2 或 3 步楼梯,这就是一个三步问题,与普通爬楼梯问题类似,只是状态转移方程有所不同。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> const int MOD = 1e9 + 7; int waysToStep(int n) { std::vector<int> dp(n + 1); if (n == 1 || n == 2) return n; if (n == 3) return 4; dp[1] = 1; dp[2] = 2; dp[3] = 4; for (int i = 4; i <= n; ++i) { dp[i] = ((dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD + dp[i - 3]) % MOD; } return dp[n]; } int main() { std::cout << "请输入楼梯阶数:" << std::endl; int n; std::cin >> n; int result = waysToStep(n); std::cout << result << std::endl; return 0; } ``` ### 最小花费爬楼梯问题(爬楼梯升级版) 如果爬楼梯需要花费一定的体力,要求计算最小花费,这就是爬楼梯的升级版问题。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> class Solution { public: int minCostClimbingStairs(std::vector<int>& cost) { int length = cost.size(); std::vector<int> sum(length); sum[0] = cost[0]; sum[1] = cost[1]; for (int i = 2; i < length; i++) { sum[i] = std::min(sum[i - 1], sum[i - 2]) + cost[i]; } return std::min(sum[length - 1], sum[length - 2]); } }; int main() { std::vector<int> cost = {1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1}; Solution sol; int result = sol.minCostClimbingStairs(cost); std::cout << "最小花费: " << result << std::endl; return 0; } ```
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