爬楼梯问题(动态规划)

题目

分析

  • 算法思路:如先从第m级考虑,设走到m级方案共F(m)种,根据题意,走到第m级台阶的上一级只能是第m-1、m-2级和m-3级。即F(m)=F(m-1)+F(m-2)+F(m-3),而F(1),F(2),F(3)是很容易得出的,从而可以求出F(4)。同理可以依次求出够多级数对应的方案数量。
  • 最朴素的思路:定义一个数组,通过循环,得出F(m)的值。
  • 优化算法一(空间换时间):定义一个数组f[20],根据题给用循环语句,算出范围内每个f[i]的值,输出所需级数对应的元素即可。
  • 优化算法二(动态规划):定义四个变量,边走边存边修改。如由a,b,c分别存储f1,f2,f3的值,可以得出由d存储的f4的值,再将b,c,d所存储的f2,f3,f4可以求出的f5的值存放在a中,同理依次循环至所求级数即可。

优化算法一(空间换时间)的代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
  int m, a[50];
  a[1] = 1; a[2] = 2; a[3] = 4;
  cin >> m;
  for (int i = 3; i < 50; i++)
  {
   a[i] = a[i-1] + a[i-2] + a[i-3];
  }
  cout << a[m];
}

 

### 动态规划解决爬楼梯问题 动态规划是一种通过分解复杂问题并保存中间结果来优化整体解决方案的技术[^1]。对于爬楼梯问题,假设每次可以选择爬 1 或 2 梯,则可以通过定义状态转移方程 `dp[i]` 表示到达第 i 层楼梯的不同方法数量。 #### 状态转移方程 如果要达到第 i 层楼梯,可以从第 `(i-1)` 层再一步或者从第 `(i-2)` 层再两步得到。因此,状态转移方程为: ```plaintext dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] ``` 其中: - `dp[i-1]` 是从前一层跳过来的情况; - `dp[i-2]` 是从前两层跳过来的情况。 初始条件设置如下: - 当楼梯层数为 0 (`n=0`) 时,没有台可爬,返回值设为 0。 - 当楼梯层数为 1 (`n=1`) 时,只有一种方式爬上该楼层。 - 当楼梯层数为 2 (`n=2`) 时,有两种方式:一次爬两个梯或两次各爬一个梯。 以下是基于上述逻辑的 Python 实现代码: ```python def climbStairs(n: int) -> int: if n == 0 or n == 1: return 1 dp = [0] * (n + 1) dp[0], dp[1] = 1, 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] # 测试函数 print(climbStairs(3)) # 输出应为 3 ``` 此代码实现了动态规划的核心思想,并利用了一维数组存储每一步的结果以减少重复计算的时间开销[^2]。 #### 进一步优化空间复杂度 由于当前状态仅依赖前两个状态,可以进一步简化空间复杂度至 O(1),即只需要保留最近的两个状态即可完成迭代过程。 下面是改进后的版本: ```python def climbStairsOptimized(n: int) -> int: if n == 0 or n == 1: return 1 prev1, prev2 = 1, 1 for _ in range(2, n + 1): current = prev1 + prev2 prev2 = prev1 prev1 = current return prev1 # 测试优化版函数 print(climbStairsOptimized(3)) # 输出同样为 3 ``` 这种优化不仅保持了时间效率还极大地减少了内存占用量[^4]。
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