猴子爬楼动态规划问题

引用:猴子爬山问题中，我们需要求解猴子爬上30级台阶的不同走法数量。根据题目描述，猴子每次可以跳1步或者3步。我们可以定义一个递归函数monkey_Fun(step)，表示猴子从第step级台阶开始爬上山顶的不同走法数量。当step为0、1、2时，我们可以直接返回1。当step大于2时，猴子的不同走法数量等于从第step-1级台阶开始的不同走法数量加上从第step-3级台阶开始的不同走法数量。最终，我们可以通过调用monkey_Fun(30)来求解猴子爬上30级台阶的不同走法数量。

解法如下：

int monkey_Fun(int step) {
    if (step == 0) {
        return 1;
    }
    if (step == 1) {
        return 1;
    }
    if (step == 2) {
        return 1;
    }
    return monkey_Fun(step - 1) + monkey_Fun(step - 3);
}

int main() {
    int num;
    cin >> num;
    int res = monkey_Fun(num);
    cout << res << endl;
    return 0;
}

相关问题

用动态规划法实现猴子吃桃问题

猴子吃桃问题也可以使用动态规划算法来解决。动态规划是一种将大问题分解成小问题来求解的算法，可以有效地解决一些复杂的问题。以下是使用动态规划算法实现猴子吃桃问题的代码：

#include <stdio.h>

int main() {
    int dp[11];
    int i;

    dp[10] = 1;
    for (i = 9; i >= 1; i--) {
        dp[i] = (dp[i+1] + 1) * 2;
    }

    printf("桃子原来一共有%d个\n", dp[1]);

    return 0;
}

这个算法使用了一个一维数组 dp 来保存每天剩余的桃子数量，从第十天开始倒推到第一天，最终得到桃子原来的数量。这个算法的时间复杂度为 O(n)，因为需要进行 n-1 次循环来计算每天剩余的桃子数量。

爬虫猴子吃桃问题递归

爬虫猴子吃桃问题递归是指通过递归算法求解猴子吃桃问题。这个问题是这样的：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第二天早上又将第一天剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第10天早上想再吃时，发现只剩下一个桃子了。要求编写程序求猴子第一天摘了多少个桃子。

这个问题可以使用递归算法来解决。首先，我们可以定义一个递归函数来表示猴子每天吃桃子的过程。函数的输入参数是当前天数和剩余桃子的数量，返回值是第一天摘的桃子的数量。在递归函数中，我们可以根据题目描述的规律来计算每天剩余桃子的数量，直到第10天早上剩下一个桃子为止。

以下是一个Python的递归实现：

def peach(day, count):
    if day == 10:
        return count
    else:
        return peach(day + 1, (count + 1) * 2)

first_day = peach(1, 1)
print(first_day)

在这个递归函数中，首先判断当前天数是否为第10天，如果是，则返回剩下的桃子数量作为第一天摘的桃子数量。否则，根据题目规律，计算出第day+1天的剩余桃子数量，继续调用递归函数。

运行以上代码，可以得到第一天摘的桃子数量为1534。

请注意，对于这个问题，还可以使用其他方法来求解，比如倒推的方法或数学公式的方法。以上是递归方法的实现示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Python】【demo实验22】【练习实例】【猴子吃桃问题】](https://blog.csdn.net/weixin_39777163/article/details/110553957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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