爬楼梯（leetcode 70) 答案需包括解题思路、伪代码、流程图和代码。

爬楼梯问题是LeetCode上的经典动态规划问题，编号为第70题，通常被称为“ Climbing Stairs”。该问题描述的是一个人有n级台阶，每次可以爬1阶或2阶，问他有多少种不同的方式能够到达最顶层。这里我们可以通过备忘录法（记忆化搜索）或者自底向上的动态规划方法求解。

**解题思路**：
1. 初始化：对于每层楼，我们都需要知道从第0层到第i层有多少种走法。如果只有一层，显然就只有1种方法；如果有两层，就有1（直接上）+ 1（先上一阶再上）种方法。
2. 动态转移：对于三层及以上的楼层，我们可以计算前两层的所有走法之和，即第i层的走法数等于从第(i-2)层走两步。

**伪代码**：

function climbStairs(n):
    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]

**流程图**：
1. 初始化一个长度为n+1的数组dp，其中dp[i]表示到达第i层的方法数。
2. 设置初始状态：dp[0] = 1，dp[1] = 1。
3. 对于i从2到n，遍历数组，dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]。
4. 循环结束后，返回dp[n]作为结果。

**代码（Python）**：

def climbStairs(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    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]

# 测试
print(climbStairs(3)) # 输出 3，因为可以从第一层上1阶到第三层，也可以从第二层上两阶到第三层