LeetCode Climbing Stairs 递归求解和动态规划法

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?

简单题目,相当于fibonacci数列问题,难点就是要会思维转换,转换成为递归求解问题,多训练就可以了。

所以这种类型的题目相对于没有形成递归逻辑思维的人来说,应该算是难题。

我的想法是:

每次有两种选择,两种选择之后又是各有两种选择,如此循环,正好是递归求解的问题。

写成递归程序其实非常简单,三个语句就可以:

int climbStairsRecur(int n) {
		if (n == 1) return 1;
		if (n == 2) return 2;
		return climbStairsRecur(n-1) + climbStairsRecur(n-2);
	}

但是递归程序一般都是太慢了,因为像Fibonacci问题一样,重复计算了很多分支,我们使用动态规划法填表,提高效率,程序也很简单,如下:

int climbStairs(int n)
	{
		vector<int> res(n+1);
		res[0] = 1;
		res[1] = 1;
		for (int i = 2; i <= n; i++)
		{
			res[i] = res[i-1] + res[i-2];
		}
		return res[n];
	}

动态规划法用熟了,高手就需要节省空间了,如下:

int climbStairs2(int n)
	{
		vector<int> res(3);
		res[0] = 1;
		res[1] = 1;
		for (int i = 2; i <= n; i++)
		{
			res[i%3] = res[(i-1)%3] + res[(i-2)%3];
		}
		return res[n%3];
	}

当然,不使用上面的数组也是可以的,直接使用三个变量保存结果也是一样的。

//2014-2-10 update
	int climbStairs(int n)
	{
		if (n < 4) return n;
		int a = 2, b = 3, c = 5;
		for (int i = 5; i <= n; i++)
		{
			a = c;
			c = b+c;
			b = a;
		}
		return c;
	}

    原文作者:动态规划
    原文地址: https://blog.csdn.net/kenden23/article/details/17377869
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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