爬楼梯

题目

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。

思路

台阶数方法
11
22
33
45
58

设方法为f(n),可以很轻松的得出结论,当n>2时,f(n)=f(n-1)+f(n-2)

代码

方法1,直接暴力求解

class Solution 
{
public:
    int climbStairs(int n) 
    {
        int a = 1;
        int b = 2;
        int tmp = 0;
        if (n == 1 || n == 2) //如果台阶为1或2,直接得到结果
        {
            return n;
        }
        else
        {
            //n个台阶的方法=(n-1)个+(n-2)个的和
            for(int i = 2; i < n ; i++)
            {
                tmp = b; 
                b = a + b; 
                a = tmp; 
            }
            return b;
        }
    }
};

方法2,使用数组,但效率提升似乎也不大

class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        int res[n + 1] = {0};
        res[0] = res[1] = 1;
        for(int i = 2; i != n+1; ++i){
            res[i] = res[i - 1] + res[i - 2];
        }
        
        return res[n];
    }
};

而且如果n较大,结果会溢出

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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