[Golang]力扣Leetcode—初级算法—动态规划—爬楼梯(斐波那契数列)
[Golang]力扣Leetcode—初级算法—动态规划—爬楼梯(斐波那契数列)
题目:
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?
示例1 :
输入:n = 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:n = 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
标签:记忆化搜索、数学、动态规划
思路:我们先来画一个表格,这样可以更容易的看出解题思路
n | 方法 | 总和 |
---|---|---|
1 | 1 | 1 |
2 | 1+1 2 | 2 |
3 | 1+1+1 1+2 2+1 | 3 |
4 | 1+1+1+1 1+2+1 1+1+2 2+1+1 2+2 | 5 |
5 | 1+1+1+1+1 1+2+1+1 1+1+2+1 1+1+1+2 2+1+1+1 1+2+2 2+1+2 2+2+1 | 8 |
… | … | … |
从表格看出其实是一个斐波那契数列,需要走 n 阶你才能到达楼顶,每次只能爬 1 或 2 个台阶,不同的方法总数就等于 [(n-1阶总方法数)+(n-2阶总方法数)] ,那么代码就很简单了,先定义切片存放 n =1,2,3的时候的总方法数,再从 3 开始,遍历到总台阶数为 n ,用append方法一直给切片(slice)追加元素,追加到 sli[i-1]+sli[i-2] ,返回 len(sli)-1 就是不同方法数的总和。
主要Go代码如下:
package main import "fmt" // fibonacci数列(斐波那契数列) func climbStairs(n int) int { sli := []int{1, 2, 3} if n <= 3 { return sli[n-1] } for i := 3; i < n; i++ { sli = append(sli, sli[i-1]+sli[i-2]) } return sli[len(sli)-1] } func main() { n := 5 fmt.Println(climbStairs(n)) }
提交截图:
本文作者:Dancing-Pierre
本文链接:https://www.cnblogs.com/wyc-1009/p/17548161.html
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