LeetCode | 70. 爬楼梯

本文介绍了如何使用Python实现爬楼梯问题的解决方案,通过递归和动态规划方法计算到达n层楼的不同走法。从基础案例到推导公式,再到代码演示,适合初学者理解递归算法在实际问题中的应用。

1. 题目

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。

示例请看:爬楼梯

2. 解题思路

1层
方法
1. 1

2层
方法
1. 1 + 1
2. 2

3层
方法
1. 1 + 1 + 1
2. 1 + 2
3. 2 + 1

4层
方法
1. 1 + 1 + 1 + 1
2. 1 + 1 + 2
3. 1 + 2 + 1
4. 2 + 1 + 1
5. 2 + 2

5层
方法
1. 1 + 1 + 1 + 1 + 1
2. 1 + 1 + 1 + 2
3. 1 + 1 + 2 + 1
4. 1 + 2 + 1 + 1
5. 2 + 1 + 1 + 1
6. 2 + 1 + 2
7. 2 + 2 + 1
8. 1 + 2 + 2

推断:

  • 1层 = 1
  • 2层 = 2
  • 3层 = 1层 + 2层 = 3
  • 4层 = 3层 + 2层 = 5
  • 5层 = 4层 + 3层 = 8
  • n层 = n-1层 + n-2层

3. 演示

class Solution(object):
    def climbStairs(self, n):
        """
        :type n: int
        :rtype: int
        """
        if n <= 2:
            return n

        start = 3
        a, b = 1, 2
        while start <= n:
            a, b = b, a + b
            start += 1

        return b

4. 参考

<think>我们被要求回答LeetCode70题“爬楼梯”的解题思路,重点在动态规划和递归方法。根据引用内容,我们可以总结如下:1.问题描述:爬楼梯,每次可以爬1或2个台阶,到达第n阶有多少种不同的方法。2.动态规划是解决此问题的典型方法,状态转移方程为:dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]。3.递归方法虽然直观,但存在重复计算,可能导致超时,可以使用记忆化搜索优化(Top-DownDP)。4.动态规划(自底向上)通常使用数组存储中间结果,然后进行空间优化(例如用两个变量代替数组)。我们将按照以下结构组织回答:一、问题描述二、思路分析(递归关系)三、递归方法(及优化)四、动态规划方法(及优化)五、总结同时,根据要求,我们需要在回答末尾生成相关问题。注意:所有数学表达式(包括变量、方程)使用$...$格式,独立公式使用$$...$$格式。回答使用中文。引用标识:在引用的内容末尾添加[^1]、[^2]等,但注意我们引用的内容来自用户提供的引用[1]到[4]。</think>### LeetCode 70爬楼梯|动态规划与递归解析 #### 一、问题描述 给定楼梯阶数 $n$,每次可爬 $1$ 或 $2$ 阶,求到达第 $n$ 阶的不同方法总数。 #### 二、核心思路 **状态转移方程**: $$ dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] $$ 其中 $dp[i]$ 表示到达第 $i$ 阶的方法数。该方程源于:第 $i$ 阶只能从 $i-1$ 阶(爬 $1$ 阶)或 $i-2$ 阶(爬 $2$ 阶)到达[^2][^4]。 --- #### 三、动态规划解法(推荐) **自底向上迭代**,避免递归重复计算: ```python def climbStairs(n: int) -> int: if n <= 2: return n # 边界处理 dp = [0] * (n+1) dp[1], dp[2] = 1, 2 # 初始状态 for i in range(3, n+1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] # 状态转移 return dp[n] ``` **空间优化**(滚动变量): 仅需存储前两个状态,空间复杂度优化至 $O(1)$: ```python def climbStairs(n: int) -> int: if n <= 2: return n a, b = 1, 2 # a=dp[i-2], b=dp[i-1] for _ in range(3, n+1): a, b = b, a + b # 更新状态 return b ``` --- #### 四、递归解法(需优化) **基础递归**(不推荐): 直接实现状态方程,但存在指数级重复计算: ```python def climbStairs(n: int) -> int: if n == 1: return 1 if n == 2: return 2 return climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2) # 递归分解 ``` **问题**:计算 $dp[5]$ 需重复计算 $dp[3]$ 和 $dp[4]$,时间复杂度 $O(2^n)$,$n=45$ 时超时[^3]。 **优化:记忆化搜索(Top-Down DP)** 添加缓存避免重复计算,时间复杂度降为 $O(n)$: ```python def climbStairs(n: int) -> int: memo = {} # 记忆字典 def dfs(k): if k <= 2: return k if k not in memo: memo[k] = dfs(k-1) + dfs(k-2) # 缓存结果 return memo[k] return dfs(n) ``` --- #### 五、复杂度对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用性 | |---------------|------------|------------|----------------| | 基础递归 | $O(2^n)$ | $O(n)$ | 仅小 $n$ | | 记忆化搜索 | $O(n)$ | $O(n)$ | 需额外缓存 | | 动态规划 | $O(n)$ | $O(n)$ | 通用 | | **空间优化DP**| $O(n)$ | $O(1)$ | **最优解** | > **总结**:动态规划(尤其空间优化版)是本题最佳解法。其本质是斐波那契数列问题,状态转移方程 $dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]$ 是核心[^1][^2]。 ---
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