博客
关于我
Leetcode|70. 爬楼梯【笔记】
阅读量:712 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1026 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

爬楼梯问题解析

爬楼梯问题要求我们计算爬到n阶楼梯的不同方法数,每次可以爬1或2阶台阶。这个问题可以通过斐波那契数列来解决,其解答方法包括递归、动态规划、矩阵快速幂等。

4种常见解法:

  • 递归方法

    递归的思路是用费波那契的性质: f(n) = f(n-1) + f(n-2)
    例子:

    import functools@functools.lru_cache(maxsize=None)def climbStairs(n: int) -> int:    if n == 1:        return 1    if n == 2:        return 2    return climbStairs(n - 1) + climbStairs(n - 2)
  • 动态规划优化

    使用动态规划存储前两步结果,节省空间。
    例子:

    def climbStairs(n: int) -> int:    if n == 1 or n == 2:        return n    a, b, temp = 1, 2, 0    for i in range(3, n + 1):        temp = a + b        a = b        b = temp    return temp
  • 斐波那契公式

    使用矩阵快速幂或公式直接计算。
    例子:

    import mathdef climbStairs(n: int) -> int:    if n < 2:        return 1    sqrt5 = math.sqrt(5)    return int(( (1 + sqrt5) ** (n + 1) - (1 - sqrt5) ** (n + 1) ) / (2 * sqrt5))
  • 斐波那契数列的通项

    借助斐波那契数列的通项计算。
    例子:

    import mathdef climbStairs(n: int) -> int:    if n == 1:        return 1    elif n == 2:        return 2    elif n < 0:        return 0    return _fib(n + 1)
  • 关键点总结:

    • 问题基于斐波那契数列。
    • 递归角度计算,需缓存优化。
    • 动态规划优化空间使用,常数空间。
    • 斐波那契公式适用于大数计算。
    • 动态规划常数空间优化方案较为高效。

    转载地址:http://pgaez.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python单元测试unittest实战
    查看>>
    Python单元测试-模拟VS补丁
    查看>>
    python协程实时输出_Python 协程以及事件循环的问题,怎么知道 IO 读取结束了呢?...
    查看>>
    Python十进制&;包提供错误的结果
    查看>>
    Python化身“安全老中医”:一键搞定工控系统漏洞,从零基础到精通,收藏这篇就够了!
    查看>>
    Python加速运行技巧
    查看>>
    python办公自动化基础遍历文件夹
    查看>>
    python办公自动化基础输出文件和文件夹
    查看>>
    python办公自动化基础搜索文件
    查看>>
    python知识:@classmethod和@staticmethod的异同
    查看>>
    python前端之css
    查看>>
    Python制作进度条,原来有这么多方法
    查看>>
    Python制作简单的学生成绩管理系统
    查看>>
    python制作甘特图的基本知识(附Demo)
    查看>>
    python制作一个简单的服务器,【Python】 做一个简单的 http 服务器
    查看>>
    Python到底能做什么?它的优点在哪?
    查看>>
    python利用pytorch库导出图像分割算子
    查看>>
    python利用pyshark监听网卡来抓包其中pyshark中摸索的一些可用参数
    查看>>
    python利用excel分析过杀漏失
    查看>>
    python判断汉字数目
    查看>>