小明爬楼梯,台阶数一共十五,每次可以走一个台阶,两个台阶或者三个台阶,走完15层台阶,一共有几种走法 python
时间: 2024-10-22 19:08:14 浏览: 94
小明爬楼梯的问题可以用动态规划的方法解决,这个问题实际上是求解斐波那契数列的变种。我们可以设置一个数组`dp`,其中`dp[i]`表示到达第`i`级台阶的不同走法数。
初始状态为:
- `dp[0] = 1` (走到第一级有1种方式,直接上去)
- `dp[1] = 1` (`dp[0] + dp[1]`,因为可以从一级直接上,也可以从零级跳到一级)
- `dp[2] = 2` (`dp[1] + dp[2]`,因为可以从一级直接上,也可以从零级先到一级再上)
然后对于更大的阶数`i > 2`,`dp[i]`等于前三个有效阶数的组合,即`dp[i - 1] + dp[i - 2] + dp[i - 3]`。
Python代码实现如下:
```python
def climb_stairs(n):
dp = [0] * (n+1)
dp[0], dp[1], dp[2] = 1, 1, 2
for i in range(3, n+1):
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]
return dp[n]
# 走完15层台阶的不同走法
climb_stairs(15)
```
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小明爬楼梯,台阶数一共十五,每次可以走一个台阶,两个台阶或者三个台阶,走完15层台阶,一共有几种走法,用python的递归
小明爬楼梯的问题可以用动态规划中的递归思想来解决。我们可以创建一个函数`count_ways(n)`,其中`n`表示目标楼层,来计算从0到`n`的不同走法。由于小明可以一次走1、2或3个台阶,所以我们可以考虑三种情况:
1. 如果剩余楼层为0,那么只有一种走法,即直接到达;
2. 如果剩余楼层为1,2或3,分别对应于一步、两步或三步走完全程的情况;
3. 对于大于3的楼层,我们分情况讨论:走1+(小于等于剩余楼层的最小整除3的数)*3的组合,以及走2+(小于剩余楼层-2的最小整除3的数)*3的组合。
下面是Python代码实现递归的方式:
```python
def count_ways(n):
if n == 0 or n == 1 or n == 2:
return 1 # 基本情况:0, 1, 或者2层只能一种走法
else:
one_step = count_ways(n - 1) # 走一步
two_steps = count_ways(n - 3) # 走三步
return one_step + two_steps + three_steps
# 计算15层楼梯的走法
total_ways = count_ways(15)
print("从0到15层楼梯,一共有", total_ways, "种走法。")
小明爬楼梯,如果每次可以上一个台阶或者两个台阶或者3个台阶,那么上 n 级台阶一共有多少种方案?
这道题可以使用递归或者动态规划来解决。
首先考虑递归,对于上 n 级台阶,小明可以从 n-1 级、n-2 级或者 n-3 级上来,所以总方案数为到 n-1 级、n-2 级和 n-3 级的方案数之和。可以得到递推公式:
f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3)
其中 f(1) = 1, f(2) = 2, f(3) = 4。
使用递归需要注意的是,当 n 很大时,会出现重复计算的问题,导致时间复杂度变高,所以需要使用记忆化搜索或者动态规划来优化。
下面给出使用动态规划的解法:
设 dp[i] 表示到达第 i 级台阶的方案数,则有:
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]
边界条件为 dp[1] = 1, dp[2] = 2, dp[3] = 4。
最终答案为 dp[n]。
代码如下(使用 Python 实现):
```python
def climb_stairs(n):
if n == 1:
return 1
if n == 2:
return 2
if n == 3:
return 4
dp = [0] * (n+1)
dp[1], dp[2], dp[3] = 1, 2, 4
for i in range(4, n+1):
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]
return dp[n]
```
当输入 n=4 时,输出为 7;当输入 n=5 时,输出为 13。
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