地址：https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/ 1 ''' 2 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 3 4 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？ 5 6 7 8 示例 1： 9 10 输入：n = 2 11 输出：2 12 解释：有两种方法可
难度简单2219 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 +
有一天我在打力扣的时候，我在solution类内初始化一个vector的时候，编译器发生了报错 Line 3: Char 19: error: expected parameter declarator vector<int> t(46,0); ^ 我的代码长这样 class Solution { public: vector<int> t(46,0);//这样子
题目： 分析: 通过分析得知，当台阶只有两层时，方式是两种。当台阶是1层时，方法有一中，三层时方法有三种。所以台阶每加一层（当为n层时），那么就方法就会变成爬n-2层和n-1层的方法数之和。 代码如下： int climbStairs(int n) { if(n==1) return 1; if(
1.Go //递归 ：达到n级楼梯，最后一步要么走1步，要么走2步 走一步时，方法数值f(n-1) 走两步时f(n-2) 这样会超时 方法1：记忆化搜索(借助数组储存数值) //用哈希或者数组都可以 但是数组更快 func climbStairs(n int) int { //dic:=make(map[int]int,500) dic:=make([]int,
题目：爬楼梯 easy 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。 思路 动态规划题 考虑到达第i层的时候 在第i-2层每次跳两步达到第i层 在第i-1层跳1步到达第i层 为什么要考虑i-1和i-2
# -*- encoding : utf-8 -*- # @Author : 日落了 # @ Motto : 天不生python,IT 万古如长夜 # @project_name : DUOyi # @Time : 2021/12/24 # @description : 爬楼梯 def climbStairs(n: int) -> int: if n == 1 or n == 2 or n == 3: return n else: r
代码实现:public int climbStairs(int n) { int []dp = new int [n+1]; if(n<=2) return n; dp[1]=1; dp[2]=2; for (int i=3;i<=n;i++){ dp[i]=dp[
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。请问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，其范围为：1 ≤ n ≤ 100。 例如： 给定一个正整数：2，返回结果：2 说明：共有 2 种方法爬到楼顶，第一种为 1阶 + 1阶，第二种为 2 阶。 给定一个
文章目录 1. 题目2. 思路(1) 递归（超时）(2) 递推 3. 代码 1. 题目 2. 思路 (1) 递归（超时） 最基本的斐波那契数列问题，但是递归会重复计算前面的数。 (2) 递推 根据递推公式f(n)=f(n-1)+f(n-2)直接向后递推。 3. 代码 public class Test { public static void main(Strin
深度优先搜索方法的实现：出现超时。 /** * @param {number} n * @return {number} */ var cnt=0; var deepSearch = function(curLevel,n){ if(curLevel >= n){ if(curLevel==n){ cnt++; } return; }else{ let newLevel =
算法练习（更新中...） 1 动态规划算法 算法简介 动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求
来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs 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
class Solution { public: int climbStairs(int n) { vector<int> dp(n+1,0); if(n<2) return n; dp[0] = 0; dp[1] = 1; dp[2] = 2; // dp[i] 定义：到达当前i阶有dp[i]种不同方法 // 对于每个台
题目：爬楼梯 链接：https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/ 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。 例1： 输入： 2 输出： 2 解释： 有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶
笔试算法：青蛙跳台阶 1、题目表述 //假设青蛙正在跳台阶。需要 n 阶你能到达楼顶。 //每次青蛙可以跳 1 或 2 个台阶，但不可以连续跳2个。请问有多少种不同的方法可以到楼顶呢？ //注意：给定 n 是一个正整数。 2、解析 从题目描述中我们可以发现，每次只能跳1或2个台阶，即当我们到达
有这样一个问题： 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？ 思考 当只有一层的时候只有一个方法，当有两层的时候有两个方法，当有三层的时候有三个方法，因此我们不难发现，n阶的爬法呈现出斐波那契数列，到n阶时的
只考虑最后一次爬1阶还是爬2阶楼梯，那么f(x)=f(x−1)+f(x−2)。 同时，可以验证前五位的输入和输出： 输入1，返回1 输入2，返回2 输入3，返回3 输入4，返回5 输入5，返回8 C语言 int climbStairs(int n) { int p = 0, q = 0, r = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { p =
转： 【LeetCode】70. 爬楼梯 从本题中我们可以学到包含重复子问题，可以采用记忆化的方式，复用计算后的值；并用动态规划的思想，找到动态转移方程，采用循环实现。题目描述：题目：假设我们需要爬一个楼梯，这个楼梯一共有 N 阶，可以一步跨越 1 个或者 2 个台阶，那么爬完楼梯一共有多少种方式?示例：
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。 实现： 1. 递归：踏上第n台阶之前，可能位于 第n-1个台阶 或 第n-2个台阶 2. 备忘map：缓存已经算过的记录，减少子问题个数，降低时间复杂度
题目描述 你在爬楼梯，需要n步才能爬到楼梯顶部 每次你只能向上爬1步或者2步。有多少种方法可以爬到楼梯顶部？ 递归法： 1 import java.util.*; 2 3 4 public class Solution { 5 /** 6 * 7 * @param n int整型 8 * @return int整型 9 */
题目描述： 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
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 // 斐波那契数 // 记忆性迭代 class Solution
爬楼梯 目录摘要解决方案方法 1：暴力法方法 2：记忆化递归方法 3：动态规划方法 4: 斐波那契数方法 5: Binets 方法方法 6: 斐波那契公式 摘要 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？ 解决方案 方法 1：暴力法
最大子序和 public int crossSum(int[] nums, int left, int righ, int p){ if(left == right) return nums[left]; int leftSubsum = Integer.MIN_VALUE; int currSum = 0; for(int i=p;i > left -1; --i){ currSum += nums[i]; le
