用python编写求楼梯有 n 阶台阶,上楼可以一步上 1 阶,也可以一步上 2 阶,走完 n 阶台阶共有多少种不同的走法。的程序

时间: 2024-05-02 18:20:20 浏览: 153
使用动态规划的思想,定义一个长度为 n+1 的列表 dp,dp[i] 表示走到第 i 阶台阶时的不同走法数目。 当 i=0 时,dp[0]=1,表示当前没有台阶需要走,即已经到达终点。 当 i=1 时,dp[1]=1,表示只有一阶台阶,只有一种走法。 当 i=2 时,dp[2]=2,表示有两阶台阶,有两种走法,一步一步走或者一次跨两步。 当 i>2 时,每一步有两种选择,一步或者两步,因此 dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]。 最终 dp[n] 就是楼梯有 n 阶台阶时的不同走法数目。 代码如下: ```python def climbStairs(n: int) -> int: if n == 0: return 1 if n == 1: return 1 dp = [0] * (n + 1) dp[0] = 1 dp[1] = 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] ``` 测试: ```python print(climbStairs(2)) # 2 print(climbStairs(3)) # 3 print(climbStairs(4)) # 5 ``` 输出结果与预期相符,程序正确。
相关问题

楼梯上有n阶台阶,上楼可以一步上1阶,也可以一步上2阶,编写程序计算共有多少种不同的上楼梯方法。

### 回答1: 这是一个经典的动态规划问题。假设f(n)表示上n阶楼梯的不同方法数,那么f(n)可以由f(n-1)和f(n-2)转移而来,因为上n阶楼梯可以从n-1阶楼梯一步上来,也可以从n-2阶楼梯两步上来。因此,f(n) = f(n-1) + f(n-2)。 初始条件是f(1) = 1,f(2) = 2,因为上1阶楼梯只有一种方法,上2阶楼梯有两种方法。 下面是Python代码实现: def climbStairs(n: int) -> int: if n == 1: return 1 if n == 2: return 2 f1, f2 = 1, 2 for i in range(3, n+1): f3 = f1 + f2 f1, f2 = f2, f3 return f3 print(climbStairs(3)) # 输出3,因为有3种方法:1+1+1,1+2,2+1 print(climbStairs(4)) # 输出5,因为有5种方法:1+1+1+1,1+1+2,1+2+1,2+1+1,2+2 print(climbStairs(5)) # 输出8,因为有8种方法:1+1+1+1+1,1+1+1+2,1+1+2+1,1+2+1+1,2+1+1+1,1+2+2,2+1+2,2+2+1 ### 回答2: 这个问题可以用动态规划的方法来解决。 我们定义一个数组dp,其中dp[i]表示上到第i阶台阶的不同方法数。根据题目的要求,当i<=2时,dp[i]的值为i。当i>2时,dp[i]的值为dp[i-1]+dp[i-2],即到达第i阶台阶的不同方法数可以由到达第i-1阶台阶和到达第i-2阶台阶的方法数相加得到。 最终,dp[n]就是我们要求的上楼梯的不同方法总数。 以下是用Python语言编写的程序示例: ``` def climbStairs(n): if n <= 2: return n dp = [0] * (n+1) dp[1] = 1 dp[2] = 2 for i in range(3, n+1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] return dp[n] ``` 这个程序的时间复杂度是O(n),空间复杂度也是O(n)。这意味着,当n非常大时,程序的执行时间和内存占用也会变得非常大。如果需要处理更大的n值,我们可以考虑使用空间复杂度为O(1)的优化算法,例如滚动数组技巧。 ### 回答3: 楼梯上有n阶台阶,上楼可以一步上1阶,也可以一步上2阶。我们可以设f(n)为上n阶楼梯的不同方法数。 当n=1时,只有一种方法,即一次走1个台阶,故f(1)=1。 当n=2时,有两种方法,一次走两个或者分两步走,故f(2)=2。 当n=3时,可以一次上1个或2个台阶,所以可以由f(1)和f(2)转移而来,即f(3) = f(2) + f(1) = 3。 当n=4时,可以一次上1个或2个台阶,所以可以由f(2)和f(3)转移而来,即f(4) = f(3) + f(2) = 5。 …… 依此类推,可以得到递推公式: f(n) = f(n-1) + f(n-2) 其中f(1)=1,f(2)=2。可以使用动态规划的方法,从f(1)和f(2)开始计算直到f(n)。最后得到的f(n)即为上n阶台阶的不同方法数。 下面是Python代码实现: def climbStairs(n: int) -> int: if n == 1: return 1 if n == 2: return 2 dp = [0] * n dp[0] = 1 dp[1] = 2 for i in range(2, n): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] return dp[n-1] 其中,dp为动态规划数组。首先将dp[0]和dp[1]初始化为1和2,然后从2开始循环,每次将dp[i]赋值为dp[i-1]和dp[i-2]的和。最后返回dp[n-1]即为所求。

楼梯有n(71>n>0)阶台阶,上楼时可以一步上1阶,也可以一步上2阶,也可以一步上3阶,编程计算共有多少种不同的走法。

### 回答1: 这道题目可以使用递归的方法来解决。 当楼梯只有1阶台阶时,只有一种走法;当楼梯有2阶台阶时,有两种走法;当楼梯有3阶台阶时,有四种走法。 对于楼梯有n阶台阶的情况,可以分为三种情况: 1. 第一步上1阶台阶,剩下的n-1阶台阶有f(n-1)种走法; 2. 第一步上2阶台阶,剩下的n-2阶台阶有f(n-2)种走法; 3. 第一步上3阶台阶,剩下的n-3阶台阶有f(n-3)种走法。 因此,楼梯有n阶台阶的不同走法数为f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3)。 最终,当楼梯有1阶、2阶、3阶台阶时,分别有1、2、4种不同的走法。 下面是Python代码实现: def count_ways(n): if n == 1: return 1 elif n == 2: return 2 elif n == 3: return 4 else: return count_ways(n-1) + count_ways(n-2) + count_ways(n-3) n = int(input("请输入楼梯的阶数:")) ways = count_ways(n) print("楼梯有%d阶台阶时,共有%d种不同的走法。" % (n, ways)) ### 回答2: 这道题目可以使用递归的方法进行求解。假设有 $f(n)$ 种不同的走法来到第 $n$ 阶台阶,则有以下几种情况: 1. 当最后一次跨上一步台阶时,之前则应从第 $n-1$ 阶台阶走上来,共有 $f(n-1)$ 种走法; 2. 当最后一次跨上二步台阶时,之前则应从第 $n-2$ 阶台阶走上来,共有 $f(n-2)$ 种走法; 3. 当最后一次跨上三步台阶时,之前则应从第 $n-3$ 阶台阶走上来,共有 $f(n-3)$ 种走法。 综上所述,$f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3)$。同时需要考虑一下特殊情况: 1. 当 $n = 1$ 时,无论如何只能一步走上来,故 $f(1) = 1$; 2. 当 $n = 2$ 时,有两种情况:一步一步走上来或者一次性跨两步上来,故 $f(2) = 2$; 3. 当 $n = 3$ 时,有四种情况:一步一步走上来、一步两步走上来、两步一步走上来或者一次性跨三步上来,故 $f(3) = 4$。 将上述递推公式和特殊情况带入程序中即可实现计算。 以下是一份 Python 代码实现: ```python def count_ways(n): if n == 1: return 1 elif n == 2: return 2 elif n == 3: return 4 else: return count_ways(n-1) + count_ways(n-2) + count_ways(n-3) n = int(input("请输入台阶数:")) print("共有 %d 种不同的走法。" % count_ways(n)) ``` 输入台阶数后,程序会输出总共有多少种不同的走法。需要注意的是,当 $n$ 较大时,递归计算会非常耗时,因此需要特别注意优化算法。 ### 回答3: 首先,我们可以列出递推式f(n)表示爬n阶楼梯的不同走法数目: f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3) 其中,f(n-1)表示从n-1阶楼梯到达n阶楼梯的走法数目,f(n-2)表示从n-2阶楼梯到达n阶楼梯的走法数目,f(n-3)表示从n-3阶楼梯到达n阶楼梯的走法数目。 当n为1、2、3时,因为没有足够的阶数,只有一种走法,即一步一阶、两阶、三阶。 根据递推式,我们可以通过动态规划的思想,从小到大计算f(1)到f(n)。在每一步计算f(i)时,只需要用到f(i-1)、f(i-2)、f(i-3)三个值,因此可以使用三个变量分别记录这三个值,以节省空间。 最终,f(n)即为所求的走法数目。在计算过程中,需要注意处理边界条件和数据类型溢出等问题,以保证结果正确。
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