经典算法思想题目-爬楼梯问题

最新推荐文章于 2025-05-21 20:22:23 发布

静香是个程序媛

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文章标签：算法开发语言后端面试 java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ybigbear/article/details/128676870

文章介绍了使用动态规划方法解决爬楼梯问题，其中关键步骤包括定义子问题（dp[n]=dp[n-1]+dp[n-2]），确定边界条件（dp[0]=1,dp[1]=1），并提供了两种解决方案，一种具有O(n)的时间复杂度和O(n)的空间复杂度，另一种优化后空间复杂度降为O(1)。

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爬楼梯问题

假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。

每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？

注意： 给定 n 是一个正整数。

示例 1：

输入： 2
输出： 2
解释： 有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶
2. 2 阶

示例 2：

输入： 3
输出： 3
解释： 有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶

解法：动态规划

动态规划（Dynamic Programming，DP）是一种将复杂问题分解成小问题求解的策略，但与分治算法不同的是，分治算法要求各子问题是相互独立的，而动态规划各子问题是相互关联的。

分治，顾名思义，就是分而治之，将一个复杂的问题，分成两个或多个相似的子问题，在把子问题分成更小的子问题，直到更小的子问题可以简单求解，求解子问题，则原问题的解则为子问题解的合并。

我们使用动态规划求解问题时，需要遵循以下几个重要步骤：

定义子问题
实现需要反复执行解决的子子问题部分
识别并求解出边界条件

第一步：定义子问题

如果用 dp[n] 表示第 n 级台阶的方案数，并且由题目知：最后一步可能迈 2 个台阶，也可迈 1 个台阶，即第 n 级台阶的方案数等于第 n-1 级台阶的方案数加上第 n-2 级台阶的方案数

第二步：实现需要反复执行解决的子子问题部分

dp[n] = dp[n−1] + dp[n−2]

第三步：识别并求解出边界条件

// 第 0 级 1 种方案 
dp[0]=1 
// 第 1 级也是 1 种方案 
dp[1]=1

最后一步：把尾码翻译成代码，处理一些边界情况

let climbStairs = function(n) {
    let dp = [1, 1]
    for(let i = 2; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
    }
    return dp[n]
}

复杂度分析：

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)

优化空间复杂度：

let climbStairs = function(n) {
    let res = 1, n1 = 1, n2 = 1
    for(let i = 2; i <= n; i++) {
        res = n1 + n2
        n1 = n2
        n2 = res
    }
    return res
}

空间复杂度：O(1)