牛客题解 | 跳台阶扩展问题

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题目的主要信息:
  • 对于n阶台阶,青蛙每次可以选择跳1到n中任意一个数的阶梯数
  • n为正整数,求青蛙跳上n级台阶的方案数
举一反三:

学习完本题的思路你可以解决如下题目:

JZ69. 跳台阶

JZ10. 斐波那契数列

JZ70. 矩形覆盖

方法一:动态规划(推荐使用)

知识点:动态规划

动态规划算法的基本思想是:将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解;对于重复出现的子问题,只在第一次遇到的时候对它进行求解,并把答案保存起来,让以后再次遇到时直接引用答案,不必重新求解。动态规划算法将问题的解决方案视为一系列决策的结果。

思路:

对于最后一级台阶,我们可以由倒数第二级台阶跳1步,也可以由倒数第三级太极跳两步,即 f ( n ) = f ( n − 1 ) + f ( n − 2 ) + . . . + f ( n − ( n − 1 ) ) + f ( n − n ) = f ( 0 ) + f ( 1 ) + f ( 2 ) + . . . + f ( n − 1 ) f(n)=f(n-1)+f(n-2)+...+f(n-(n-1))+f(n-n)=f(0)+f(1)+f(2)+...+f(n-1) f(n)=f(n1)+f(n2)+...+f(n(n1))+f(nn)=f(0)+f(1)+f(2)+...+f(n1),因为 f ( n − 1 ) = f ( n − 2 ) + f ( n − 3 ) + . . . + f ( ( n − 1 ) − ( n − 2 ) ) + f ( ( n − 1 ) − ( n − 1 ) ) f(n-1)=f(n-2)+f(n-3)+...+f((n-1)-(n-2))+f((n-1)-(n-1)) f(n1)=f(n2)+f(n3)+...+f((n1)(n2))+f((n1)(n1)),经整理得 f ( n ) = f ( n − 1 ) + f ( n − 1 ) = 2 ∗ f ( n − 1 ) f(n)=f(n-1)+f(n-1)=2*f(n-1) f(n)=f(n1)+f(n1)=2f(n1),因此每级台阶方案数是前面一级台阶方案数的2倍。

具体做法:

  • step 1:使用动态规划数组,下标i表示第i级台阶的方案数。
  • step 2:初始化前面两个,即0级一种,1级一种。
  • step 3:遍历后续,后一个是前一个的两倍。

Java实现代码:

public class Solution {
    public int jumpFloorII(int target) {
        int[] dp = new int[target + 1];
        //初始化前面两个
        dp[0] = 1; 
        dp[1] = 1;
        //依次乘2
        for(int i = 2; i <= target; i++) 
            dp[i] = 2 * dp[i - 1];
        return dp[target];
    }
}

C++实现代码:

class Solution {
public:
    int jumpFloorII(int number) {
        vector<int> dp(number + 1);
        //初始化前面两个
        dp[0] = 1; 
        dp[1] = 1;
        //依次乘2
        for(int i = 2; i <= number; i++) 
            dp[i] = 2 * dp[i - 1];
        return dp[number];
    }
};

Python实现代码:

class Solution:
    def jumpFloorII(self , number: int) -> int:
        dp = [0 for i in range(number + 1)]
        #初始化前面两个
        dp[0] = 1
        dp[1] = 1
        #依次乘2
        for i in range(2, number + 1):
            dp[i] = 2 * dp[i - 1]
        return dp[number]

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),其中 n n n为台阶数,一次遍历
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),辅助数组dp的长度为 n n n
方法二:递归(扩展思路)

思路:

根据上述思路,我们还可以从后往前,因为 f ( n ) = 2 ∗ f ( n − 1 ) f(n)=2*f(n-1) f(n)=2f(n1),相当于找到子问题,其答案的两倍就是父问题的答案。

  • 终止条件: 递归进入0或者1,可以直接得到方案数为1.
  • 返回值: 将本级子问题得到的方案数的两倍返回给父问题。
  • 本级任务: 进入台阶数减1的子问题。

具体做法:

  • step 1:若是number为1或者0,直接放回1种方案数。
  • step 2:其他情况返回子问题答案的2倍。

图示:

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Java实现代码:

public class Solution {
    public int jumpFloorII(int target) {
        //1或0都是1种
        if(target <= 1) 
            return 1;
        //f(n) = 2*f(n-1)
        return 2 * jumpFloorII(target - 1); 
    }
}

C++实现代码:

class Solution {
public:
    int jumpFloorII(int number) {
        //1或0都是1种
        if(number <= 1) 
            return 1;
        //f(n) = 2*f(n-1)
        return 2 * jumpFloorII(number - 1); 
    }
};

Python实现代码:

class Solution:
    def jumpFloorII(self , number: int) -> int:
        #1或0都是1种
        if number <= 1:
            return 1
        #f(n) = 2*f(n-1)
        return 2 * self.jumpFloorII(number - 1)

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),递归公式为 T ( n ) = T ( n − 1 ) + 1 T(n)=T(n-1)+1 T(n)=T(n1)+1
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),递归栈最大深度为 n n n
方法三:数学规律(扩展思路)

思路:

我们也可以发现从第一个数1开始,后面每个数都是在前一个数的基础上乘2,而最开始的数字为1,所以 f ( n ) = 2 n − 1 f(n)=2^{n-1} f(n)=2n1

具体做法:

  • step 1:首先判断number是否小于等于1,如果是,直接得出答案。
  • step 2:计算 f ( n ) = 2 n − 1 f(n)=2^{n-1} f(n)=2n1

Java实现代码:

import java.util.*;
public class Solution {
    public int jumpFloorII(int target) {
        if(target <= 1)
            return 1;
        //直接次方
        return (int)Math.pow(2, target - 1); 
    }
}

C++实现代码:

class Solution {
public:
    int jumpFloorII(int number) {
        if(number <= 1)
            return 1;
        //直接次方
        return pow(2, number - 1); 
    }
};

Python实现代码:

class Solution:
    def jumpFloorII(self , number: int) -> int:
        if number <= 1:
            return 1
        #直接次方
        return 2 ** (number - 1)

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),次方运算还是需要n-1次(n为number)
  • 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1),常数级变量,无额外辅助空间
### NC68 台阶问题的 Python 解法 网上的 NC68 台阶问题是经典的动态规划问题之一。该问题描述如下:一只青蛙一次可以上1级台阶,也可以上2级……它也可以上n级。求该青蛙上一个n级的台阶总共有多少种法。 #### 动态规划解法分析 此问题可以通过动态规划来解决。设 `f(n)` 表示到第 `n` 级台阶的方法数,则状态转移方程为: \[ f(n) = \sum_{i=1}^{n-1}{f(i)} + 1 \] 其中,初始条件为 \( f(0) = 1 \),表示当台阶数为零时有一种方法(即不)。通过累加之前的状态值并加上当前一步的情况即可得到最终的结果[^1]。 以下是基于以上逻辑实现的一个高效版本代码: ```python class Solution: def jumpFloor(self, number: int) -> int: if number <= 0: return 0 result = 1 temp_sum = 1 for _ in range(2, number + 1): temp_sum += result result = temp_sum return result ``` 这段程序定义了一个类 `Solution` 和其内部函数 `jumpFloor` 来计算给定数量的台阶有多少种不同的跃方式。这里采用迭代的方式代替递归来提高效率,并减少内存消耗[^1]。 另外还存在一种更简洁但时间复杂度较高的递归写法,不过由于可能存在重复计算,在实际应用中并不推荐使用除非加入记忆化机制优化性能: ```python class Solution: memo = {} def jumpFloorRecursive(self, number: int) -> int: if number in self.memo: return self.memo[number] if number == 0 or number == 1: res = 1 else: res = sum([self.jumpFloorRecursive(i) for i in range(number)]) self.memo[number] = res return res ``` 尽管如此,对于大规模输入数据而言,建议优先考虑前者的循环累积算法以获得更好的执行速度和资源利用率[^1]。
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