LeetCode 70 爬楼梯(青蛙跳台阶)

公開日: 2021-05-05 16:14 974文字 5 min read

前端项目通过bridge获取客户端资源,客户端直接返回response对象Win11 光标变白消失解决方案(浏览器开启硬件加速后,在鼠标滑到文本处出现)Terminal里用option/alt + 鼠标点击,就可以让光标到指定位置Duff's Device为 UIControl 实现线程安全的 Block 事件扩展:原理与实践前端代码规范设计模式k8s前端项目利用nginx部署项目不停机Vue3+Vite+history模式+Nginx 部署二级路径iOS开发工具常用代码模板2——数据结构常用代码模板1——基础算法iOS:特殊符号大全HomeBrew 更新报错“fatal- Could not resolve HEAD to a revision”SwiftUI基本控件代码大全——1.欢迎进入软件构建的世界C++ STL简介LeetCode 70 爬楼梯(青蛙跳台阶)深入理解计算机系统(第二版) 家庭作业 第二章Swift Module 如何被全局引用LeetCode 398 随机数索引Vue 的一些指令和缩写LeetCode 486 Predict the Winner(预测赢家)浅谈iOS中的weakCocoaPods组件化——OC/Swift动静态库混用OpenGL 术语当对象接收到不能处理的消息时调用的方法命令行通过ffmpeg剪切视频iOS:如何在UITableView调用reloadData刷新结束后再同步执行后续操作统计iOS工程代码行数CMake 入门及常用变量指令手册LeetCode 6 ZigZag Conversion(Z字转换)LeetCode 106 Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal(由中序和后序遍历建立二叉树)LeetCode 5 Longest Palindromic Substring(最长回文字串)LeetCode 8 String to Integer (atoi)Objective-C Type EncodingsObjective-C:为什么分类中不能直接添加属性MeshLab数据结构与算法解析习题2.23数据结构与算法解析习题2.19数据结构与算法解析习题2.16数据结构与算法解析习题2.14数据结构与算法解析习题2.13数据结构与算法解析习题2.12数据结构与算法解析习题2.11:二分查找数据结构与算法解析习题2.10:霍纳法则(Horner's rule)数据结构与算法解析习题2.7数据结构与算法解析习题1.3数据结构与算法解析习题1.2数据结构与算法解析习题1.1centos7 mysql数据库安装和配置Fishhook-源码分析解决Mac下 Cornerstone 无法查看SVN日志的问题UIButton扩大点击范围以及关于响应者链条的思考UILabel中文带行间距的处理,限制行数,计算高度等UITableview调用reload方法时抖动问题C语言指针小结C语言数据类型和const、static关键字iOS 截取整个 scrollview 图片WxWidgets类列表objc源码分析-runtime-classiOS自动化埋点的实现iOS平台编译Ogre游戏引擎库在 Mac OS X 上安装 TensorFlowiPhone 刘海机型UI适配(X、Xs、Xs Max、Xr)关于C语言中的union虚拟机 Linux 上编 slice3r perl Build.PL 报错iOS 沙盒与 BundleCOCOAPODS技巧-创建私有仓库iOS脚本打包 ipa(.app转.ipa)Objective-C 中禁止调用指定的方法iOS 关于 UITextField 的字数限制升级 Mac OS 10.13 High Sierra 后 ruby 报错iOS 框架学习-AsyncSocketSQL语句OC优缺点以及常见bugUIViewController 的生命周期runtime——运行时简单使用iPhone6 Plus上面神秘的缝隙CocoaPods安装和使用教程(更新至Mac High Sierra)UIApplicationiOS 网络小结NSString的各种处理HTTP请求报文和HTTP响应报文,以及工作原理Vim 快捷键整理OC中nil 、NULL、 Nil 、NSNull的区别GCD 使用指南iOS常用数据类型转换关于NSNotificationCenterGit 命令MAC OS 常用技巧Description方法和NSLog函数代码重构OC单例宏Block in Objective-CObjective-C 语法 3Objective-C 语法 2Objective-C 语法 1
この投稿は「日本語」では表示できません。元の投稿を表示しています。
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 1: 输入: 2输出: 2解释: 有两种方法可以爬到楼顶。1. 1 阶 + 1 阶2. 2 阶 示例 2: 输入: 3输出:

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 1:

输入: 2
输出: 2
解释: 有两种方法可以爬到楼顶。
1.  1 阶 + 1 阶
2.  2 阶

示例 2:

输入: 3
输出: 3
解释: 有三种方法可以爬到楼顶。
1.  1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2.  1 阶 + 2 阶
3.  2 阶 + 1 阶

动态规划

f(n)f(n) 表示爬到第 nn 级台阶的方案数,根据题意,最后一步只有两种可能:跨了一级台阶,或者跨了两级台阶。

所以爬 nn 级台阶的方案总数是爬到第 x1x−1 级台阶的方案数和爬到第 x2x−2 级台阶的方案数的和。

可以列以下动态规划的转移方程:

f(n)=f(n1)+f(n2)f(n)=f(n−1)+f(n−2)

然后再考虑以下边界条件:

  1. 从第 0 级爬到第 0 级只有一种方案,f(0)=1f(0) = 1
  2. 从第 0 级爬到第 1 级只有一种方案,f(1)=1f(1) = 1

根据这两个边界条件再结合转移方程就可以推导出第 nn 级台阶的方案数。

递归解法就不写了,下面列出for循环解法和降低空间复杂度解法。


// for循环解法
class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        const int N = 1e5 + 10;
    	int dp[N] = {};
        dp[0] = 1;
        dp[1] = 1;
        for (int i = 2; i <= n; ++i) {
            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
        }
        return dp[n];
    }
};

// 由于 f(n) 只跟 f(n−1) 和 f(n−2) 有关,所以不需要长度为 n 的数组记录所有的方案数。
// 只需要 p 和 q 两个变量轮着记录就可以了。
class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        int p = 0, q = 0, r = 1;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            p = q; 
            q = r; 
            r = p + q;
        }
        return r;
    }
};

时间复杂度:循环执行 nn 次,每次花费常数的时间代价,故渐进时间复杂度为 O(n)O(n)

空间复杂度:这里只用了常数个变量作为辅助空间,故渐进空间复杂度为 O(1)O(1)

斐波那契数列通项公式

经过观察可以看出来方案数很像斐波那契数列,那么就可以直接用通项公式了。

主意斐波那契数列(0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……)和题目方案数列(1、1、2、3、5、8、13、21、34、……)开始的时候不太一样,所以在用主意斐波那契数列通项公式计算的时候, nn 需要加一。

推导过程如下:

根据线性递推数列方程 f(n)=f(n1)+f(n2)f(n)=f(n−1)+f(n−2),可知道其特征方程为

x2=x+1x^2=x+1

解得 x1=1+52x2=152x_1 = {1 + \sqrt{5} \over 2},x_2 = {1 - \sqrt{5} \over 2}

f(n)=c1x1n+c2x2nf(n) = c_1x_1^n+c_2x_2^n

因为 f(1)=f(2)=1f(1) = f(2) = 1

所以 c1x1+c2x2=c1x12+c2x22=1c_1x_1+c_2x_2 = c_1x_1^2+c_2x_2^2 = 1

解得 c1=15c2=15c_1 = {1 \over \sqrt{5}},c_2 = -{1 \over \sqrt{5}},

所以 f(n)=15[(1+52)n(152)n]f(n) = {1 \over \sqrt{5}}[({1 + \sqrt{5} \over 2})^n - ({1 - \sqrt{5} \over 2})^n]

只要我们把这个公式转换成代码就可以求解了。

class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        double sqrt5 = sqrt(5);
        // 主意这里是 n + 1
        double fibn = pow((1 + sqrt5) / 2, n + 1) - pow((1 - sqrt5) / 2, n + 1);
        return (int)round(fibn / sqrt5);
    }
};

爬楼梯升级

条件改为每次你可以爬 11nn 个台阶。那么有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

根据上题目的规律,可以得出下面公式:

f(n)=f(0)+f(1)+f(2)++f(n2)+f(n1)f(n)=f(0)+f(1)+f(2)+…+f(n-2)+f(n-1)

因为 f(n1)=f(0)+f(1)+f(2)+f(n2)f(n-1)=f(0)+f(1)+f(2)+…f(n-2)

所以 f(n)=2f(n1)f(n)=2f(n-1)

因为 f(0)=f(1)=1f(0) = f(1) = 1

所以 f(2)=2f(1)=2f(3)=2f(2)=4f(4)=2f(3)=8f(2)=2f(1)=2,f(3)=2f(2)=4,f(4)=2f(3)=8

所以 f(n)=2n1f(n)=2^{n-1}

其实还有一个更巧妙的思路:一共要上 nn 个台阶,每次都可以爬 11nn 个台阶,算一共又多少种方法,那么到第 nn 个台阶的时候,把前面 n1n-1 个台阶被踩和不被踩的可能性数量统计出来就是答案了,也就是 2n12^{n-1}

代码过于简单,就不列出来了。