70. Climbing Stairs

本文探讨了一个经典的爬楼梯问题,即如何计算到达顶层的不同路径数量。通过动态规划的方法,提出了一个简洁高效的算法实现方案。

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内容:

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top.

Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top?

思路:

这个题目是一个计算n层阶梯情况下,走到顶端的路径种数(要求每次只能上1层或者2层阶梯)。 
这是一个动态规划的题目: 
n = 1 时 ways = 1; 
n = 2 时 ways = 2; 
n = 3 时 ways = 3; 
… 
n = k 时 ways = ways[k-1] + ways[k-2];

class Solution {  
public:  
    int climbStairs(int n)  
    {  
          
        int stepone = 0;  
        int steptwo = 1;  
        int sum = 0;  
          
        for(int i = 0;i<n;i++)  
        {  
            sum = stepone + steptwo;  
            stepone = steptwo;  
            steptwo = sum;  
              
              
        }  
          
        return sum;  
    }  
};  


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
<think>好的,我需要帮助用户查找LeetCode第70题的解决方案和题目描述。首先,我应该确认用户的问题是关于LeetCode的爬楼梯问题,即Climbing Stairs。根据用户提供的引用信息,引用[1]、[3]和[5]提到了这个问题,尤其是引用[3]给出了一个具体的例子,输入3时输出3,说明有3种方法爬到顶部。 接下来,我需要整理题目描述。题目通常要求给定n阶楼梯,每次可以爬1或2步,返回不同的方法数。根据引用[3]的例子,当n=3时,答案是3,这符合斐波那契数列的规律,因为f(3)=f(2)+f(1)=2+1=3。 然后,解决方案部分。用户提供的引用[1]中提到了一种优化方法,将时间复杂度从$O(n^2)$降低到$O(n)$,可能是指动态规划的方法。动态规划是解决这个问题的常用方法,因为每一步的方法数等于前一步和前两步的方法数之和。此外,还可以使用递归或记忆化搜索,但动态规划在时间上更高效。 接下来,我需要检查是否有其他方法,比如矩阵快速幂或斐波那契公式,但根据用户提供的引用,可能只需要提到动态规划和递归两种方法。同时,引用[5]中提到的Python链表操作可能不相关,但需要注意Python的自动内存管理,这可能影响代码的写法,比如不需要手动删除节点。 然后,需要确保代码示例正确。动态规划的Python实现应该使用循环,从1到n逐步计算。递归方法可能会有栈溢出的问题,但作为示例可以提及。根据引用[1]的代码示例,用户可能希望看到简洁的代码,如使用变量交换来优化空间复杂度到$O(1)$。 最后,生成相关问题。用户可能对时间复杂度、空间复杂度优化、不同解法比较感兴趣,比如动态规划与递归的区别,或者如何用数学方法解决。同时,应用场景可能涉及斐波那契数列的其他应用。 需要确保回答结构清晰,分点说明题目描述、解决方案和代码示例,并正确引用用户提供的资料。特别是引用[1]和[3]应出现在适当的位置,比如动态规划的解释和示例部分。</think>### LeetCode Problem 70. Climbing Stairs 题解与题目描述 #### 题目描述 给定一个整数$n$表示楼梯阶数,每次可以爬1或2个台阶,求有多少种不同的方法可以到达楼顶[^3]。 示例: 当$n=3$时,共有3种方法: 1. 1步 + 1步 + 1步 2. 1步 + 2步 3. 2步 + 1步 --- #### 解决方案 该问题本质是斐波那契数列的变种,递推公式为: $$f(n) = f(n-1) + f(n-2)$$ 其中$f(1)=1$,$f(2)=2$。 ##### 方法1:动态规划(优化空间) 通过滚动变量优化空间复杂度至$O(1)$,时间复杂度$O(n)$: ```python def climbStairs(n: int) -> int: if n <= 2: return n a, b = 1, 2 for _ in range(3, n+1): a, b = b, a + b return b ``` ##### 方法2:递归(带记忆化) 通过缓存中间结果减少重复计算,时间复杂度$O(n)$: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def climbStairs(n: int) -> int: if n <= 2: return n return climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2) ``` --- #### 复杂度分析 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |------------|------------|------------|------------------------| | 动态规划 | $O(n)$ | $O(1)$ | 大规模输入(推荐) | | 递归 | $O(n)$ | $O(n)$ | 小规模输入或教学示例 | --- 相关问题
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