LeetCode Climbing Stairs 递归求解和动态规划法

本文详细解析了爬楼梯问题的动态规划与递归算法解决方案,从两种方法入手,逐步深入,最终实现高效的代码实现。通过对比分析,不仅帮助理解动态规划的核心思想,还展示了递归在解决特定问题时的简洁性与复杂性。

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分类:  Algorithm算法
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Climbing Stairs

   

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?

简单题目,相当于fibonacci数列问题,难点就是要会思维转换,转换成为递归求解问题,多训练就可以了。

所以这种类型的题目相对于没有形成递归逻辑思维的人来说,应该算是难题。

我的想法是:

每次有两种选择,两种选择之后又是各有两种选择,如此循环,正好是递归求解的问题。

写成递归程序其实非常简单,三个语句就可以:

  1. int climbStairsRecur(int n) {  
  2.         if (n == 1) return 1;  
  3.         if (n == 2) return 2;  
  4.         return climbStairsRecur(n-1) + climbStairsRecur(n-2);  
  5.     }  

但是递归程序一般都是太慢了,因为像Fibonacci问题一样,重复计算了很多分支,我们使用动态规划法填表,提高效率,程序也很简单,如下:

  1. int climbStairs(int n)  
  2.     {  
  3.         vector<int> res(n+1);  
  4.         res[0] = 1;  
  5.         res[1] = 1;  
  6.         for (int i = 2; i <= n; i++)  
  7.         {  
  8.             res[i] = res[i-1] + res[i-2];  
  9.         }  
  10.         return res[n];  
  11.     }  

动态规划法用熟了,高手就需要节省空间了,如下:

  1. int climbStairs2(int n)  
  2.     {  
  3.         vector<int> res(3);  
  4.         res[0] = 1;  
  5.         res[1] = 1;  
  6.         for (int i = 2; i <= n; i++)  
  7.         {  
  8.             res[i%3] = res[(i-1)%3] + res[(i-2)%3];  
  9.         }  
  10.         return res[n%3];  
  11.     }  

当然,不使用上面的数组也是可以的,直接使用三个变量保存结果也是一样的。

  1. //2014-2-10 update  
  2.     int climbStairs(int n)  
  3.     {  
  4.         if (n < 4) return n;  
  5.         int a = 2, b = 3, c = 5;  
  6.         for (int i = 5; i <= n; i++)  
  7.         {  
  8.             a = c;  
  9.             c = b+c;  
  10.             b = a;  
  11.         }  
  12.         return c;  
  13.     }  
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