跳台阶面试题

之前一直不会思考这类型的题,正好看到july的博客有此题的解法,描述和解题思路很清楚,拷贝过来加深印象

原文 http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/6126444

跳台阶问题

题目:一个台阶总共有n级,如果一次可以跳1级,也可以跳2级。
求总共有多少总跳法,并分析算法的时间复杂度。

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2级台阶,那就有两种跳的方法了:一种是分两次跳,每次跳1级;另外一种就是一次跳2级。

现在我们再来讨论一般情况。我们把n级台阶时的跳法看成是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);
另外一种选择是第一次跳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-2)。

我们把上面的分析用一个公式总结如下:

        /  1                          n=1
f(n)=      2                          n=2
        /  f(n-1)+(f-2)               n>2

分析到这里,相信很多人都能看出这就是我们熟悉的Fibonacci序列。

int jump_sum(int n)  //递归版本
{
    assert(n>0);
    if (n == 1 || n == 2) return n;
    return jump_sum(n-1)+jump_sum(n-2);
}

int jump_sum(int n) //迭代版本
{
    assert(n>0);
    if (n == 1 || n == 2) return n;

    int an, an_1=2, an_2=1;
    for (; n>=3; n--)
    {    
        an = an_2 + an_1;
        an_2 = an_1;
        an_1 = an;
    }
    return an;
}

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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