有一只经过训练的蜜蜂只能爬向右侧相邻的蜂房，不能反向爬行。请编程计算蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数。 其中，蜂房的结构如下所示。

这道题需要用到动态规划的思想。我们可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示从蜂房a到第i个蜂房的可能路线数。由于蜜蜂只能向右爬，所以我们只需要考虑从i-1号蜂房到i号蜂房的路线数。因此，我们可以得到状态转移方程：

dp[i] = dp[i-1]

最终的答案就是dp[b]，即从蜂房a到蜂房b的可能路线数。

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专题训练（4）1002 一只小蜜蜂... 【问题描述】 有一只经过训练的蜜蜂只能爬向右侧相邻的蜂房，不能反向爬行。请编程计算蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数。 其中，蜂房的结构如下所示。

这是一个经典的动态规划问题。可以使用自底向上的方法进行求解。具体步骤如下：

1. 定义状态：设 $f(i)$ 表示蜜蜂从蜂房 $a$ 爬到蜂房 $i$ 的可能路线数。

2. 状态转移方程：对于第 $i$ 个蜂房，它可以从前两个蜂房 $i-1$ 和 $i-2$ 转移而来，即 $f(i) = f(i-1) + f(i-2)$，其中 $f(1) = 1$，$f(2) = 2$。

3. 初始状态：$f(1) = 1$，$f(2) = 2$。

4. 最终结果：$f(b)$ 即为蜜蜂从蜂房 $a$ 爬到蜂房 $b$ 的可能路线数。

以下是具体的代码实现：

def bee(a, b):
    if a > b:
        a, b = b, a
    if a == 1:
        f1, f2 = 1, 2
    else:
        f1, f2 = 2, 3
    for i in range(a+2, b+1):
        f1, f2 = f2, f1+f2
    return f2

a, b = map(int, input().split())
print(bee(a, b))

时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(1)$。

输入数据的第一行是一个整数N,表示测试实例的个数，然后是N 行数据，每行包含两个整数a和b(0<a<b<50)。 Output 对于每个测试实例，请输出蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数，每个实例的输出占一行。

这是一道动态规划的题目。我们可以用数组 `dp` 来记录从蜂房 `a` 到蜂房 `i` 的可能路线数，其中 `dp[i]` 表示从蜂房 `a` 到蜂房 `i` 的可能路线数。

转移方程为：

dp[i] = sum(dp[j] for j in range(a, i) if i - j <= j - a + 1)

这个方程的意思是，从蜂房 `a` 到蜂房 `i` 的可能路线数等于：

- 从蜂房 `a` 到上一个蜂房 `j` 的可能路线数，其中 `j` 的范围是从 `a` 到 `i-1`，且 `i-j <= j-a+1`，也就是说，从 `j` 到 `i` 的距离不能超过从 `a` 到 `j` 的距离。

最终，我们只需要输出 `dp[b]` 即可。

完整代码如下：

n = int(input())
for _ in range(n):
    a, b = map(int, input().split())
    dp = [0] * (b + 1)
    dp[a] = 1
    for i in range(a + 1, b + 1):
        dp[i] = sum(dp[j] for j in range(a, i) if i - j <= j - a + 1)
    print(dp[b])

注意，由于我们使用了数组 `dp[a:b+1]`，因此数组的长度应该是 `b+1`，而不是 `b-a+1`。