算法课设 台阶问题
时间: 2025-07-05 22:50:14 AIGC 浏览: 25
### 动态规划在台阶问题中的应用
动态规划是一种通过分解子问题来解决复杂问题的方法[^1]。台阶问题通常可以通过动态规划的思想进行求解,其核心在于将问题分解为更小的子问题,并通过递推关系找到最终解。
#### 问题描述
台阶问题通常可以描述为:给定一个有 `n` 级台阶的楼梯,每次可以选择走 1 级或 2 级台阶,问有多少种不同的方式可以走到第 `n` 级台阶。
#### 解题思路
为了计算到达第 `n` 级台阶的不同方式,可以定义一个数组 `dp`,其中 `dp[i]` 表示到达第 `i` 级台阶的不同方法数。根据题目条件,可以得出以下递推关系:
- 如果从第 `i-1` 级台阶走 1 步到达第 `i` 级台阶,则有 `dp[i-1]` 种方法。
- 如果从第 `i-2` 级台阶走 2 步到达第 `i` 级台阶,则有 `dp[i-2]` 种方法。
因此,递推公式为:
```plaintext
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
```
边界条件为:
- 当 `n=0` 或 `n=1` 时,只有一种方法到达目标台阶,即 `dp[0] = 1` 和 `dp[1] = 1`。
#### 实现代码
以下是基于动态规划思想的 Python 实现代码:
```python
def climb_stairs(n):
if n == 0 or n == 1:
return 1
dp = [0] * (n + 1)
dp[0], dp[1] = 1, 1
for i in range(2, n + 1):
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
return dp[n]
# 示例调用
n = 5
print(f"共有 {climb_stairs(n)} 种方法到达第 {n} 级台阶")
```
上述代码中,`dp` 数组用于存储到达每一级台阶的方法数,最终返回 `dp[n]` 即为到达第 `n` 级台阶的所有可能方法数。
#### 优化空间复杂度
由于递推公式仅依赖于前两个状态,因此可以通过两个变量代替整个数组,从而将空间复杂度降低到 O(1)。
```python
def climb_stairs_optimized(n):
if n == 0 or n == 1:
return 1
prev1, prev2 = 1, 1
for i in range(2, n + 1):
current = prev1 + prev2
prev2 = prev1
prev1 = current
return prev1
# 示例调用
n = 5
print(f"共有 {climb_stairs_optimized(n)} 种方法到达第 {n} 级台阶")
```
#### 总结
通过动态规划的方法,台阶问题可以被高效地解决。这种方法不仅适用于简单的台阶问题,还可以扩展到更多复杂的场景,例如允许每次走多步台阶或增加额外约束条件[^1]。
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