跳台阶

本文详细解析了经典的青蛙跳台阶问题,介绍了使用迭代法解决该问题的具体实现过程,并附带了完整的Java代码示例。此外,还提供了递归法作为对比,帮助读者深入理解两种方法的异同。
/**
 * 题目:
 * 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。
 * */

/**
 * 理解题意:
 * a.两种跳法,1阶或者2阶,那么假定第一次跳的是一阶,那么剩下的是n-1个台阶,跳法是f(n-1);
 * b.假定第一次跳的是2阶,那么剩下的是n-2个台阶,跳法是f(n-2)
 * c.由a\b假设可以得出总跳法为: f(n) = f(n-1) + f(n-2) 
 * d.然后通过实际的情况可以得出:只有一阶的时候 f(1) = 1 ,只有两阶的时候可以有 f(2) = 2
 * e.可以发现最终得出的是一个斐波那契数列:
 *       
 *         | 1, (n=1)
 * f(n) =  | 2, (n=2)
 *         | f(n-1)+f(n-2) ,(n>2,n为整数)
 * */

/**
 * 解题思路: 用迭代法。 
 * n=1;一阶只有一种跳法; 
 * n=2;二阶只有两种跳法:一次跳一级;一次跳两级;
 * n>2;也就是初始台阶为3,向后迭代:
 * 根据斐波那契数列:当前台阶的跳法总数=当前台阶后退一阶的台阶的跳法总数+当前台阶后退二阶的台阶的跳法总数
 * */

public class JumpFloor {
		public int jump(int target) {
			if (target < 0) return -1;
			if (target == 1 || target == 2) return target;
			int jumpSum = 0;// 当前台阶的跳法总数, 如当前台阶为3
			int jumpSumBackStep2 = 1;// 当前台阶的后退二阶的跳法总数, 后退二阶是1,那就是1种跳法
			int jumpSumBackStep1 = 2;// 当前台阶的后退一阶的跳法总数, 后退一阶是2,那就是2种跳法

			for (int i = 2; i < target; i++) {
				// 根据斐波那契数列:
				jumpSum = jumpSumBackStep2 + jumpSumBackStep1;// 当前台阶的跳法总数=当前台阶后退一阶的台阶的跳法总数+当前台阶后退二阶的台阶的跳法总数
				jumpSumBackStep2 = jumpSumBackStep1;// 更新迭代:当前台阶的后退一阶下一次迭代变为后退二阶
				jumpSumBackStep1 = jumpSum;// 更新迭代:当前台阶在下一次迭代变为后退一阶
			}

			return jumpSum;

		}
		
		public static void main(String[] args) {
			JumpFloor jumpFloor = new JumpFloor();
			int target = 5;
			int jumpSum = jumpFloor.jump(target);
			System.out.println(jumpSum);
		}

}


输出:

8



/**
* 递归法
**/

int jumpFloor(int target) {
        if(number <= 0)
            return -1;
        else if(target== 1 || target == 2)
            return target;

        else
            return jumpFloor(number-1) + jumpFloor(number-2);
    }


内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方,复现高水平论文(如EI期刊)中的算案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
<think>好的,我现在需要解决用户关于跳台问题的动态规划算实现。首先,用户提到了多个引用,其中引用[2]和[5]提到青蛙跳台的动态规划解,而引用[1]中的代码似乎有问题,因为根据其他引用,正确的递推公式应该是f(n) = f(n-1) + f(n-2),但引用[1]中的代码返回的是2倍,这可能是个错误。我需要确认这一点。 首先,问题描述:上n级台阶,每次可以1级或2级,求总共有多少种。根据动态规划,这个问题的状态转移方程应该是f(n) = f(n-1) + f(n-2),初始条件f(1)=1,f(2)=2。这类似于斐波那契数列。 用户提供的引用[1]中的代码使用递归,但返回的是2 * climbStairs(n-1),这明显不符合正确的递推关系。这可能是一个错误的示例,需要指出。正确的递归应该是返回climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2),但递归方效率低,因为重复计算多。因此,动态规划方可以通过存储中间结果来优化。 接下来,我需要根据正确的动态规划思路来给出算实现。通常有两种方:自顶向下的记忆化递归和自底向上的迭代。由于用户可能更关注算实现,应该提供迭代方,因为它更高效,时间复杂度O(n),空间复杂度可以优化到O(1)。 然后,我需要检查用户提供的引用内容,确保正确引用。例如,引用[2]和[5]正确描述了递推公式,而引用[1]的代码存在问题。在回答中需要指出这个问题,并给出正确的实现。 最后,生成相关问题时要围绕动态规划的应用、优化、变体等方面提问,确保问题相关且有价值。</think>### 跳台动态规划算实现 #### 一、问题分析 跳台问题的核心是计算到达第$n$级台阶的方案数,每次可选择1级或2级。动态规划解通过递推关系实现高效计算,递推公式为: $$f(n) = f(n-1) + f(n-2)$$ 初始条件为: $$f(1)=1,\ f(2)=2$$ #### 二、错误代码修正 引用[1]中的代码存在逻辑错误,其递推公式应为加而非乘。正确逻辑应与斐波那契数列类似[^2][^5]。 #### 三、动态规划实现 ##### 1. 基础版本(空间复杂度$O(n)$) ```python def climbStairs(n): if n <= 2: return n dp = [0] * (n+1) dp[1], dp[2] = 1, 2 for i in range(3, n+1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] return dp[n] ``` ##### 2. 优化版本(空间复杂度$O(1)$) ```python def climbStairs(n): if n <= 2: return n a, b = 1, 2 for _ in range(3, n+1): a, b = b, a + b return b ``` #### 四、复杂度分析 1. 时间复杂度:$O(n)$ 循环次数与台阶数成线性关系 2. 空间复杂度: - 基础版:$O(n)$ - 优化版:$O(1)$
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