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(先后次序不同算不同的结果)。

首先我们考虑最简单的情况。如果只有1级台阶,那显然只有一种跳法。如果有两级台阶,那就有两种跳法:一种是分两次跳,每次跳1级;另一种就是一次跳2级。

接着我们再谈论一般情况。我们把n级台阶时的跳法看成n的函数,记为f(n)。当n>2 时,第一次跳的时候就有两种不同的选择:一是第一次只跳1 级,此时跳法数目等于后面剩下的n-1 级台阶的跳法数目,即为f(n-1);二是第一次跳2 级,此时跳法数目等于后面剩下的n-2 级台阶的跳法数目,即为f(n-2)。
因此n 级台阶时的不同跳法的总数f(n) = f(n-1) + f(n-2)。

我们把上面的分析用一个公式总结如下:
f(n) = 1 (n=1)
f(n) = 2 (n=2)
f(n) = f(n-1) + (f-2) (n>2)
分析到这里,我们不难看出这实际上是斐波那契数列(Fibonacci )了。

通常我们求解斐波那契数列的方式如下

class Solution {
public:
    int jumpFloor(int number) {
        int arr[10000];
        memset(arr,sizeof(arr),0);
        arr[1] = 1;
        arr[2] = 2;
        for(int i = 3;i <= number;i++ ){
            arr[i] = arr[i- 1] + arr[i - 2];
        }
        return arr[number];
    }
};
<think>好的,我现在需要解决用户关于跳台问题的动态规划算法实现。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法,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:跳上n级台阶,每次可以跳1级或2级,求总共有多少种跳法。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),但递归方法效率低,因为重复计算多。因此,动态规划方法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法实现。通常有两种方法: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法实现,应该提供迭代方法,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>### 跳台动态规划算法实现 #### 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,每次可选择跳1级或2级。动态规划解法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,其递推公式应为加法而非乘法。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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