请描述如何使用动态规划算法解决跳房子问题，并给出具体的编程实现代码。

《武昌首义学院ACM新生赛：编程挑战解析》这份资料对于ACM实验室选拔赛的题目给出了详尽的解析，其中跳房子问题是一个典型的动态规划题目，非常适合考察选手对算法和编程的理解。动态规划算法非常适合解决这类问题，因为它们涉及到了子问题重叠和最优子结构的特性。

参考资源链接：[武昌首义学院ACM新生赛：编程挑战解析](https://wenku.csdn.net/doc/4fwts9hhhm?spm=1055.2569.3001.10343)

在跳房子问题中，我们需要计算有几种不同的跳法，每次可以跳1格或2格，从第一个格子跳到最后一个格子。这是一个经典的斐波那契数列问题的变种，可以通过动态规划来解决。

动态规划解法通常包含两个关键步骤：状态定义和状态转移方程。具体到这个问题，我们可以定义状态dp[i]表示到达第i个格子的方法数。

状态定义：
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

其中，dp[i-1]代表到达第i个格子跳一次的方法数，dp[i-2]代表跳两次的方法数。对于边界情况，我们有：
dp[0] = 1 （还没有开始跳，方法数为1）
dp[1] = 1 （从第一个格子跳到第二个格子的方法数为1）

编写代码时，我们可以使用一个数组来存储到达每个格子的方法数，然后从第二个格子开始遍历到第n个格子，逐个计算dp值。代码示例如下：

def houseJumping(n):
    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]

n = int(input(

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