跳台阶问题分析整理

一、变态跳台阶


题目描述


一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。




关于本题,前提是可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。
分析如下:
当target<=0,异常输入 直接return 0;
当target>=1,正常target输入:
f(0) = 1    表示从台阶底一次跳到第n级台阶
f(1) = 1
f(2) = f(2-1) + f(2-2) = f(1) + f(0)    //f(2-2) 表示2阶一次跳2阶的。
f(3) = f(3-1) + f(3-2) + f(3-3) = f(2) + f(1) + f(0)
...
f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3) + ... + f(n-(n-1)) + f(n-n) 
     = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3) + ... + f(1) + f(0) 
具体说明: 
1)这里的f(n) 代表的是n个台阶有一次1,2,...n阶的 跳法数。
2)n = 1时,只有1种跳法,f(1) = 1
3) n = 2时,会有两个跳得方式,一次1阶或者2阶,这回归到了问题(1) ,f(2) = f(2-1) + f(2-2) 
4) n = 3时,会有三种跳得方式,1阶、2阶、3阶,
    那么就是第一次跳出1阶后面剩下:f(3-1);第一次跳出2阶,剩下f(3-2);第一次3阶,那么剩下f(3-3)
    因此结论是f(3) = f(3-1)+f(3-2)+f(3-3)
5) n = n时,会有n中跳的方式,1阶、2阶...n阶,得出结论:
    f(n) = f(n-1)+f(n-2)+...+f(n-(n-1)) + f(n-n) => f(0) + f(1) + f(2) + f(3) + ... + f(n-1)    
6) 由以上已经是一种结论,但是为了简单,我们可以继续简化:
    f(n-1) = f(0) + f(1)+f(2)+f(3) + ... + f((n-1)-1) = f(0) + f(1) + f(2) + f(3) + ... + f(n-2)
    f(n) = f(0) + f(1) + f(2) + f(3) + ... + f(n-2) + f(n-1) = f(n-1) + f(n-1)
    可以得出:
    f(n) = 2*f(n-1)
    
7) 得出最终结论,在n阶台阶,一次有1、2、...n阶的跳的方式时,总得跳法为:
              | 1       ,(n=0 ) 
f(n) =        | 1       ,(n=1 )
              | 2*f(n-1),(n>=2)


public class Solution {
    public int JumpFloorII(int target) {
        if(target <= 0) return 0;       
        else{
            int[] jump = new int[target + 1];            
            jump[1] = 1;                 
            for(int i = 2 ; i <= target ; i++){               
                jump[i] = 2 * jump[i - 1];
            }
            return jump[target];
        }
    }
}


前面是用常规的动态规划分析解题思路,当然了,还有一种针对本题的简便的解题思路:每个台阶都有跳与不跳两种情况(除了最后一个台阶),最后一个台阶必须跳,所以共有2的(n-1)次方中情况。

二、普通跳台阶



题目描述


一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。
public class Solution {
    public int JumpFloor(int target) {
        if(target == 0) return 0;
        else if(target == 1) return 1;
        else if(target == 2) return 2;
        else{
           int[] jump = new int[target];
           jump[0] = 1;
           jump[1] = 2;
           for(int i = 2 ; i < target ; i++){
               jump[i] = jump[i - 1] + jump[i - 2];
           }
            return jump[target - 1];  
        }      
    }

}




















<think>好的,我现在需要解决用户关于爬台阶问题算法实现,特别是涉及两阶和三阶的情况,使用动态规划和递归方法。首先,我需要明确问题的具体要求。用户提到的是两阶和三阶,可能指的是每次可以爬2阶或3阶,或者可能有其他组合?需要先确认问题的具体条件。 根据常见的爬楼梯问题,通常是每次可以爬1阶或2阶,求到达第n阶的方法数。但用户特别提到两阶和三阶,可能是指每次可以爬2阶或3阶,或者可能有不同的步长组合。例如,是否允许1、2、3阶的组合?或者是否每次只能选择2或3阶?这里需要进一步分析用户的问题。 不过,查看用户提供的引用内容,引用[2]和[3]中提到的是每次爬1或2阶的情况,而引用[4]中的代码似乎返回的是2倍于前一步的结果,这可能是一个错误的实现,因为正常情况下,每次1或2步的递推式应该是f(n) = f(n-1) + f(n-2)。但用户提供的引用[4]中的代码返回的是2 * climbStairs(n-1),这可能是一个错误或者特定情况的变种。这可能意味着用户的问题可能有不同的变种,需要仔细分析。 用户的问题提到“两阶三阶”,可能指的是每次可以爬2阶或3阶,或者可能是指楼梯有2阶或3阶的不同情况。需要进一步明确。例如,问题可能是:当每次可以爬1、2阶时,求n阶楼梯的方法数;或者当每次可以爬2阶或3阶时,求n阶的方法数。或者可能是楼梯被分成两阶或三阶的情况? 根据用户提供的引用,例如引用[3]中提到的“四个阶梯,从后往前分析,分两种情况;第一种,从第二个台阶直接一下子两阶上来。第二种,从第三个台阶一阶上来”,这似乎对应的是每次可以1或2阶的情况,因此递推式为斐波那契数列。而引用[4]中的代码似乎有错误,因为正确的递推式应该是f(n) = f(n-1) + f(n-2),而引用中的代码返回2*f(n-1),这可能是一个错误示例。 现在,用户的问题是关于爬台阶问题算法实现,特别是两阶和三阶的情况。可能的问题有两种情况:1. 每次可以爬1、2、3阶;2. 每次可以爬2或3阶。需要明确这两种情况的递推式。 首先,假设问题是指每次可以爬2阶或3阶,那么到达第n阶的方式数f(n) = f(n-2) + f(n-3)吗?或者是否还有其他可能性? 或者,可能是允许每次爬1、2、3阶,此时递推式为f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3)。例如,对于n>=3的情况,初始条件为f(0)=1(站在地面),f(1)=1,f(2)=2。 但用户提到的是“两阶三阶”,可能指每次只能爬2或3阶,这样初始条件会有变化。例如,当n=0时,可能有1种方式(不爬);n=1时,无法到达,因为只能爬2或3阶,所以f(1)=0;n=2时,1种方式(爬一次2阶);n=3时,1种方式(爬一次3阶);n=4时,可以是从2阶爬2阶到4,或者从1阶无法到达,所以f(4)=f(2)=1?或者可能有其他情况? 这里需要更仔细的分析。例如,如果每次只能爬2或3阶,那么对于n阶楼梯,到达n的方式数是到达n-2阶的方式数加上到达n-3阶的方式数吗?或者是否还有其他组合? 比如,假设要到达第5阶,可能的最后一步是爬2阶(来自第3阶)或爬3阶(来自第2阶)。因此,f(5) = f(3) + f(2)。但是这样的话,初始条件需要确定。例如: 当n < 0时,返回0; n=0时,返回1(起点); n=1时,无法到达,所以0; n=2时,1种方式(2); n=3时,1种方式(3); n=4时,可以来自2(爬2)或1(无法到达),所以f(4)=f(2)=1; n=5时,f(3)+f(2)=1+1=2; 这样递推式是f(n) = f(n-2) + f(n-3)?或者可能我在这里犯了错误? 或者,另一种情况,如果每次可以爬2或3阶,那么对于n阶,f(n) = f(n-2) + f(n-3),当n >= 2或3? 这可能需要更仔细的推导。例如,到达第n阶的最后一步可能是爬2阶,此时之前的位置是n-2,或者爬3阶,此时之前的位置是n-3。所以总的方法数是这两部分之和,即f(n) = f(n-2) + f(n-3),但需要注意初始条件。 但是在这种情况下,例如n=5: f(5) = f(3) + f(2) 而f(3) = f(1) + f(0) = 0 +1=1? f(2) = f(0) + f(-1) =1+0=1? 所以f(5)=1+1=2? 这似乎可能,但需要确定递推式是否正确。或者是否应该是f(n) = f(n-2) + f(n-3),当n >=3? 或者可能我的分析有误。例如,当允许每次爬2或3阶时,如何分解问题? 或者,另一种情况,如果允许每次爬1、2、3阶,那么递推式为f(n)=f(n-1)+f(n-2)+f(n-3),这是经典的三步问题。 用户的问题中提到的是两阶和三阶,可能指的是允许的步长为2或3,或者问题的其他变种。需要根据用户的引用中的信息来推断。 例如,用户提供的引用[3]中提到:“如果有四个阶梯,从后往前分析,分两种情况;第一种,从第二个台阶直接一下子两阶上来。第二种,从第三个台阶一阶上来。”这说明在那种情况下,允许1或2阶,所以递推式是斐波那契数列。但用户现在的问题可能扩展到了允许2或3阶,或者其他组合。 为了准确回答用户的问题,我需要明确用户的具体需求。用户提到“爬台阶问题(两阶三阶)”,可能指的是两种情况:当台阶分为两阶或三阶时的不同情况,或者每次可以两阶或三阶。需要结合常见的算法问题来考虑。 例如,常见的变种问题包括: 1. 每次可以爬1或2阶,求到n阶的方法数(斐波那契数列)。 2. 每次可以爬1、2、3阶,求到n阶的方法数(递推式为f(n) = f(n-1)+f(n-2)+f(n-3))。 3. 每次可以爬2或3阶,求到n阶的方法数,此时递推式可能不同。 用户的问题明确提到“两阶三阶”,可能是指每次允许的步长是2或3,而不是1。因此,需要解决这种情况下的递推关系。 在这种情况下,到达n阶的最后一步可能是2阶或3阶,因此: f(n) = f(n-2) + f(n-3) 或者是否还有其他情况?例如,如果允许更大的步长,比如可以2或3阶,那么到达n阶的方式数应该是从n-2阶2阶,或者从n-3阶3阶? 或者,是否还有其他的可能,比如,如果允许2或3阶,那么到达n阶的方式数应该是所有可能的步长之和,比如,2或3,所以: f(n) = f(n-2) + f(n-3) 但需要验证这个递推式是否正确。例如,当n=5时,如果允许2或3: 可能的路径: - 从32到5 - 从23到5 因此,f(5)=f(3) + f(2) 如果f(3)是通过3到达,而f(2)是通过2到达。此时,初始条件如何? 初始条件: f(0) = 1(站在地面) f(1) = 0(无法到达,因为只能2或3) f(2) = 1(2) f(3) = 1(3) f(4) = f(2) + f(1) =1+0=1(从22到4) f(5) = f(3) + f(2) =1+1=2 f(6)=f(4)+f(3)=1+1=2 等等。 但是这样是否正确?或者可能我在此处的递推式是错误的? 另一个例子,当n=5时,可能的法: 两次2阶和一个3阶?或者无法组合?比如,2+3=5,或者3+2=5。但根据递推式,f(5) = f(3) + f(2) =1+1=2,确实对应这两种情况:从32,或者从23。因此,这种情况下递推式是正确的。 因此,当每次可以2或3阶时,递推式为f(n) = f(n-2) + f(n-3),初始条件为: f(0)=1 f(1)=0 f(2)=1 f(3)=1 对于n >=4,f(n)=f(n-2)+f(n-3) 或者,是否存在其他初始条件? 例如,当n=4时,f(4)=f(2)+f(1)=1+0=1,这表示从22到达4,只有一种方式。 当n=5时,两种方式:3+2或2+3。 那这个递推式是否正确? 现在需要确定这种递推式的正确性,以及如何用递归和动态规划实现。 此外,用户可能还关心每次可以1、2、3阶的情况,这需要不同的递推式。例如,在这种情况下,递推式为f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3),初始条件为f(0)=1, f(1)=1, f(2)=2。 需要明确用户的问题到底是哪种情况。根据用户的问题描述,可能更倾向于每次允许2或3阶的情况,因此需要处理这种情况的算法实现。 现在,用户要求用动态规划和递归的方法来解决这个问题,因此需要分别给出这两种方法的实现。 首先,递归方法: 递归的终止条件: 当n <0,返回0 n=0,返回1 n=1,返回0 n=2,返回1 n=3,返回1 然后,对于n>=4,f(n) = f(n-2) + f(n-3) 但是可能这里的初始条件需要调整。例如: 当n=0,返回1(表示没有台阶时有一种方式) 当n=1,无法通过2或3到达,所以0 n=2:2,所以1 n=3:3,所以1 n=4:2+2,所以从f(2)=1,所以1种 n=5:f(3)+f(2)=1+1=2种 n=6:f(4)+f(3)=1+1=2种 n=7:f(5)+f(4)=2+1=3种 所以递归函数可以这样实现: def climb_stairs(n): if n <0: return 0 if n ==0: return 1 if n ==1: return 0 return climb_stairs(n-2) + climb_stairs(n-3) 但需要验证是否正确。 例如,当n=5时,返回climb_stairs(3) + climb_stairs(2) =1 +1=2,正确。 但是这种递归会有很多重复计算,效率低,因此动态规划是更好的选择。 动态规划的实现可以自底向上计算,保存中间结果。 对于动态规划: 初始化一个数组dp,其中dp[i]表示到达i阶的方法数。 dp[0]=1 dp[1]=0 dp[2]=1 dp[3]=1 对于i >=4,dp[i] = dp[i-2] + dp[i-3] 例如: dp[4] = dp[2] + dp[1] =1+0=1 dp[5]=dp[3]+dp[2]=1+1=2 这与之前的计算一致。 因此,动态规划的实现可以这样写: def climb_stairs_dp(n): if n <0: return 0 if n ==0: return 1 dp = [0]*(n+1) dp[0] =1 if n >=1: dp[1] =0 if n >=2: dp[2] =1 if n >=3: dp[3] =1 for i in range(4, n+1): dp[i] = dp[i-2] + dp[i-3] return dp[n] 这应该可以正确计算。 现在,用户还提到“两阶三阶”,可能还希望知道当允许的步长是1、2、3时的解法。因此,可能需要在回答中涵盖这两种情况,即不同的步长组合。 例如,当允许每次爬1、2、3阶时,递推式为f(n) = f(n-1)+f(n-2)+f(n-3),初始条件为: f(0)=1 f(1)=1 f(2)=2(1+1或2) f(3)=4(1+1+1, 1+2, 2+1, 3) 在这种情况下,递归和动态规划的实现也不同。 因此,用户的问题可能需要明确区分这两种情况。但根据用户的问题描述,“两阶三阶”可能指的是允许的步长是2或3,因此需要重点处理这种情况。 另外,用户提供的引用中有提到斐波那契数列,例如引用[3]和[5],这可能表明用户之前的问题是关于每次1或2步的情况。但现在用户的问题扩展到了两阶三阶,可能是指不同的步长。 综上,我需要整理出两种可能的情况,并给出相应的递归和动态规划实现: 情况一:每次可以爬2阶或3阶 递推式:f(n) = f(n-2) + f(n-3) 初始条件: f(0)=1 f(1)=0 f(2)=1 f(3)=1 情况二:每次可以爬1、2、3阶 递推式:f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3) 初始条件: f(0)=1 f(1)=1 f(2)=2 f(3)=4 由于用户的问题提到“两阶三阶”,可能更偏向于情况一,但为了全面性,可能需要在回答中涵盖这两种情况,并询问用户的具体需求,或者明确说明两种情况的不同。 然而,根据用户的问题描述,他们可能想要的是每次允许的步长为2或3阶的情况,因此需要重点处理这种情况。 现在,我需要根据上述分析,编写回答,包括递归和动态规划的实现,并引用提供的参考文献中的相关内容。 例如,引用[3]中提到了递归思路和斐波那契数列,但那是针对每次1或2步的情况。而用户现在的问题是不同的步长,因此需要调整递推式。 同时,引用[5]中提到了递归算法的快速计算,可能涉及矩阵快速幂,这可能适用于优化递归的时间复杂度,但用户的问题可能更关注基础实现。 因此,在回答中,首先需要明确问题条件,然后给出对应的递归和动态规划实现,并引用相关文献中的类似方法,例如引用[2]和[3]中提到的递归和动态规划方法,尽管步长不同,但方法类似。 另外,需要确保代码示例正确,并解释递推式的推导过程。 例如,对于情况一(允许2或3阶): 递归实现: def climb_stairs(n): if n < 0: return 0 if n == 0: return 1 if n == 1: return 0 return climb_stairs(n-2) + climb_stairs(n-3) 动态规划实现: def climb_stairs_dp(n): if n < 0: return 0 dp = [0]*(n+1) dp[0] = 1 if n >=1: dp[1] = 0 if n >=2: dp[2] = 1 if n >=3: dp[3] = 1 for i in range(4, n+1): dp[i] = dp[i-2] + dp[i-3] return dp[n] 然后,对于情况二(允许1、2、3阶): 递归: def climb_stairs_three(n): if n <0: return 0 if n ==0: return 1 return climb_stairs_three(n-1) + climb_stairs_three(n-2) + climb_stairs_three(n-3) 动态规划: def climb_stairs_three_dp(n): if n <0: return 0 dp = [0]*(n+1) dp[0] =1 if n >=1: dp[1]=1 if n >=2: dp[2]=2 if n >=3: dp[3]=4 for i in range(4, n+1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3] return dp[n] 用户的问题可能希望得到这两种情况的说明,或者其中一种。因此,在回答中需要明确说明这两种可能性,并根据用户的问题选择重点。 此外,用户提供的引用[4]中的代码似乎有误,因为它返回的是2*climbStairs(n-1),这可能适用于某种特定情况,但正常情况下,斐波那契递推式是f(n)=f(n-1)+f(n-2)。因此,在回答中需要注意指出正确的递推式,避免用户被错误引用误导。 综上,回答的结构应该是: 1. 问题分析,明确两种可能的步长组合情况。 2. 对于每种情况,给出递推式的推导。 3. 分别提供递归和动态规划的实现代码。 4. 引用相关文献中的类似方法(如递归和动态规划的应用)。 例如,在情况一中,引用[3]中的思路,即从后往前分析可能的最后一步,从而得到递推式。 在动态规划部分,引用[2]中提到的动态规划实现方法。 在优化部分,可以提到矩阵快速幂的方法,如引用[5]所述,以提升递归的效率。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索。</think>### 爬台阶问题算法实现解析(两阶/三阶) #### 一、问题定义与递推公式 当允许**每次跨越2阶或3阶**时,到达第$n$阶的方法数遵循递推关系: $$f(n) = f(n-2) + f(n-3) \quad (n \geq 4)$$ **初始条件**: - $f(0)=1$(地面起点) - $f(1)=0$(无法到达) - $f(2)=1$(直接2阶) - $f(3)=1$(直接3阶) #### 二、算法实现 ##### 1. 递归实现 直接套用递推公式,但时间复杂度为$O(2^n)$: ```python def climb_stairs(n): if n < 0: return 0 if n == 0: return 1 return climb_stairs(n-2) + climb_stairs(n-3) ``` ##### 2. 动态规划实现 通过数组存储中间结果,时间复杂度优化至$O(n)$: ```python def climb_stairs_dp(n): if n < 0: return 0 dp = [0] * (n + 1) dp[0] = 1 if n >= 2: dp[2] = 1 if n >= 3: dp[3] = 1 for i in range(4, n + 1): dp[i] = dp[i-2] + dp[i-3] return dp[n] ``` #### 三、扩展场景(允许1/2/3阶) 若允许**每次跨越1、2、3阶**,递推公式变为: $$f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3) \quad (n \geq 3)$$ **初始条件**: - $f(0)=1$ - $f(1)=1$ - $f(2)=2$ 动态规划实现示例: ```python def climb_stairs_three_dp(n): if n < 0: return 0 dp = [0] * (n + 1) dp[0] = 1 if n >= 1: dp[1] = 1 if n >= 2: dp[2] = 2 for i in range(3, n + 1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3] return dp[n] ``` #### 四、性能优化 递归可通过**记忆化搜索**(缓存中间结果)或**矩阵快速幂**(引用[5])优化至$O(\log n)$时间复杂度[^5]。
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