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Climbing Stairs
Question
- lintcode: (111) Climbing Stairs
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?
Example
Given an example n=3 , 1+1+1=2+1=1+2=3
return 3
题解
题目问的是到达顶端的方法数,我们采用序列类问题的通用分析方法,可以得到如下四要素:
- State: f[i] 爬到第i级的方法数
- Function: f[i]=f[i-1]+f[i-2]
- Initialization: f[0]=1,f[1]=1
- Answer: f[n]
尤其注意状态转移方程的写法,f[i]只可能由两个中间状态转化而来,一个是f[i-1],由f[i-1]到f[i]其方法总数并未增加;另一个是f[i-2],由f[i-2]到f[i]隔了两个台阶,因此有1+1和2两个方法,因此容易写成 f[i]=f[i-1]+f[i-2]+1,但仔细分析后能发现,由f[i-2]到f[i]的中间状态f[i-1]已经被利用过一次,故f[i]=f[i-1]+f[i-2]. 使用动规思想解题时需要分清『重叠子状态』, 如果有重复的需要去重。
C++
class Solution {
public:
/**
* @param n: An integer
* @return: An integer
*/
int climbStairs(int n) {
if (n < 1) {
return 0;
}
vector<int> ret(n + 1, 1);
for (int i = 2; i != n + 1; ++i) {
ret[i] = ret[i - 1] + ret[i - 2];
}
return ret[n];
}
};
- 异常处理
- 初始化n+1个元素,初始值均为1。之所以用n+1个元素是下标分析起来更方便
- 状态转移方程
- 返回ret[n]
初始化ret[0]也为1,可以认为到第0级也是一种方法。
以上答案的空间复杂度为 O(n),仔细观察后可以发现在状态转移方程中,我们可以使用三个变量来替代长度为n+1的数组。具体代码可参考 climbing-stairs | 九章算法
Python
class Solution:
def climbStairs(n):
if n < 1:
return 0
l = r = 1
for _ in xrange(n - 1):
l, r = r, r + l
return r
C++
class Solution {
public:
/**
* @param n: An integer
* @return: An integer
*/
int climbStairs(int n) {
if (n < 1) {
return 0;
}
int ret0 = 1, ret1 = 1, ret2 = 1;
for (int i = 2; i != n + 1; ++i) {
ret0 = ret1 + ret2;
ret2 = ret1;
ret1 = ret0;
}
return ret0;
}
};
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