爬楼梯(动态规划)

目录

爬楼梯

算法思想

基本情况

动态规划递推关系

核心思想

时间复杂度与空间复杂度

code


力扣第70题

爬楼梯

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 12 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

算法思想

基本情况

javascript 复制代码
dp[0] = 1;  // 0个台阶 - 1种方法(什么都不做)
dp[1] = 1;  // 1个台阶 - 1种方法(只能爬1步)

动态规划递推关系

javascript 复制代码
for(let i = 2; i <= n; i++) {
    dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
}

核心思想

  • 要到达第 i 级台阶,可以:

从第 i-1 级爬 1 步 上来(有 dpi-1 种方法)【爬上 n−1 阶楼梯的方法数量。因为再爬1阶就能到第n阶

从第 i-2 级爬 2 步 上来(有 dpi-2 种方法)【爬上 n−2 阶楼梯的方法数量,因为再爬2阶就能到第n阶

  • 因此:dpi = dpi-1 + dpi-2

可以换种角度理解

只考虑最后一步,假设有4个台阶,最后一步有两种走法(剩下一个台阶的可能性组合和剩下两个台阶可能性组合)。两种走法的所有可能性都想家就是所有的可能性。
举例:

  • 1+1+1+1 剩下一个台阶
  • 1+2+1 剩下一个台阶
  • 2+1+1 剩下一个台阶
  • 1+1+2 剩下两个台阶
  • 2+2 剩下两个台阶

根据列出的规律可以发现剩下一个台阶的走法是(4-1)个台阶走法的总和;剩下两个台阶的走法(4-2)个台阶的走法的总和。因此可以得出结论假设有n个台阶那总的走法总数等于(n-1)个台阶走法数和(n-2)个台阶走法数的相加

即 dpn=dpn−1+dpn−2

时间复杂度与空间复杂度

  • 时间复杂度:O(n) - 只需遍历一次

  • 空间复杂度:O(n) - 需要长度为 n+1 的数组

code

javascript 复制代码
/**
 * @param {number} n
 * @return {number}
 */
var climbStairs = function(n) {
    const dp = [];
    dp[0] = 1;
    dp[1] = 1;
    for(let i = 2; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
    }
    return dp[n];
};
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