爬楼梯

假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

注意:给定 n 是一个正整数。

示例 1:

输入: 2
输出: 2
解释: 有两种方法可以爬到楼顶。
1.  1 阶 + 1 阶
2.  2 阶

示例 2:

输入: 3
输出: 3
解释: 有三种方法可以爬到楼顶。
1.  1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2.  1 阶 + 2 阶
3.  2 阶 + 1 阶

分析:

        就是一个肺部拉切数列

class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        // n阶楼梯是通过n-1阶楼梯走一步+n-2阶楼梯走两步得来的
        // 即climb[n] = climb[n-1] + climb[n-2]
        // 递归会超时,所以用遍历
        int n_1,n_2;
        n_1 = 1;
        n_2 = 0;
        for(int i=1; i<n; i++){
            int temp = n_1+n_2;
            n_2 = n_1;
            n_1 = temp;
        }
        return n_1+n_2;
    }
};

 

### 动态规划实现爬楼梯问题 爬楼梯问题的核心思想是动态规划,其本质与斐波那契数列密切相关。对于给定的 `n` 阶台阶,每次可以爬 1 阶或 2 阶,最终到达楼顶的不同方法数等于前一步骤的解之和。 #### 方法一:使用数组存储中间结果 此方法通过数组来保存每一步的结果,时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度也为 $O(n)$。 ```java class Solution { public int climbStairs(int n) { if (n == 1) return 1; if (n == 2) return 2; int[] dp = new int[n + 1]; dp[1] = 1; // 爬到第1阶有1种方法 dp[2] = 2; // 爬到第2阶有2种方法 for (int i = 3; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; // 当前阶的方法数等于前两阶之和 } return dp[n]; } } ``` #### 方法二:优化空间复杂度 为了减少空间占用,可以仅使用两个变量记录前两步的结果,从而将空间复杂度优化至 $O(1)$。 ```java class Solution { public int climbStairs(int n) { if (n == 1) return 1; if (n == 2) return 2; int prev = 1, curr = 2; for (int i = 3; i <= n; i++) { int temp = curr; curr = prev + curr; // 计算当前阶的方法数 prev = temp; // 更新前一个值 } return curr; } } ``` #### 方法三:公式法(基于斐波那契数列) 利用斐波那契数列的通项公式,直接计算出结果,时间复杂度为 $O(1)$,但需要注意精度问题。 ```java class Solution { public int climbStairs(int n) { double sqrt5 = Math.sqrt(5); double fibN = Math.pow((1 + sqrt5) / 2, n + 1); // 使用斐波那契公式 return (int) ((fibN - Math.pow((1 - sqrt5) / 2, n + 1)) / sqrt5); } } ``` 以上代码实现了不同的解决方案,包括动态规划、空间优化以及数学公式法[^2]。 --- ### 相关问题
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