LeetCode 70:Climbing Stairs

爬楼梯问题与斐波那契数列
本文探讨了一个经典的编程面试题——爬楼梯问题。通过分析得出,该问题实质上是求解特定数量级的斐波那契数。文章提供了一种使用迭代方法求解的高效算法。

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?

//设f(n)表示爬n阶楼梯的不同方法,有两种选择:
//1.从第n-1阶,前进1步到达第n阶;
//2.从第n-2阶,前进2步到达第n阶;因此有递推关系f(n)=f(n-1)+f(n-2),这就是一个斐波那契数列
//利用迭代的方法:
class Solution {
public:
	int climbStairs(int n) {
		if (n <= 2)  return n;
		else
		{
			int *f = new int[n];
			f[0] = 1; //一个台阶的方法为1
			f[1] = 2; //两个台阶的方法为2

			for (int i = 2; i < n; i++)
			{
				f[i] = f[i - 1] + f[i - 2];
			}
			return f[n - 1]; //f[n-1]即n个台阶的方法
		}
	}
};


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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