一.題目描述
You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top.
Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top?
題目的大意是,已知有n階樓梯,每次只能爬1階或2階樓梯,問爬到第n階樓梯共有幾種爬法-_-||。題目可以看成是,設f(n)
表示爬到第n
階樓梯的方法數,為了爬到第n階樓梯,有以下兩種選擇:
• 從第f(n-1)
階前進1
步;
• 從第f(n-2)
階前進2
步;
則f(n)
可寫成:f(n) = f(n-1) + f(n-2)
題目轉化為斐波那契數列的問題,關於這一內容,網上相關研究有很多,概念傳送門:
http://baike.baidu.com/link?url=c2Bmk2jBGbI46qTIA-qKmdTkYBrVYYrejAHzf8BJRwCekIL4Sbx48fFCRkeGdul0
二.題目分析
關於斐波那契序列,可以使用遞歸或者迭代來解決問題,該書列可寫成以下遞推關系:
顯然,使用遞推關系式反復迭代並不是最優的解法,在計算f(n)值時,需要計算f(1),f(2),…,f(n-1)的所有值,其中存在很多重復的運算,如計算f(4)=f(3)+f(2),其中需要求解f(3)=f(2)+f(1)。若使用一個數組用於儲存所有計算過的項,可以把時間復雜度降至O(n),而空間復雜度也為O(n)。
這裡為了追求時間復雜度,因此直接使用斐波那契的通項公式,該公式的推導過程如下:
三.示例代碼
#include
using namespace std;
class Solution
{
public:
// 時間復雜度O(1)
int climbStairs1(const int n)
{
const double sqrtNum = sqrt(5);
return int(floor((pow((1 + sqrtNum) / 2, n + 1) - pow((1 - sqrtNum) / 2, n + 1)) / sqrtNum));
}
// 時間復雜度O(n)
int climbStairs2(const int n)
{
int current = 1;
int last = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
int temp = current;
current += last;
last = temp;
}
return current;
}
};
簡單的測試代碼:
#include ClimbingStairs.h
#include
int main()
{
int n;
cout << How many stairs? << Input: ;
cin >> n;
Solution s;
int result1 = s.climbStairs1(n);
int result2 = s.climbStairs2(n);
cout << How many ways to reach the finish line? Result1: << result1 << endl;
cout << How many ways to reach the finish line? Result2: << result2 << endl;
system(pause);
return 0;
}
漏洞,因為通項公式使用浮點運算,還出現了物理書,因此不能保證結果的精度。而在《編程之美》一書中,還給出一種分治策略的解決方法。該算法可做到時間復雜度O(Log2n),而網上更有博文寫出了七種解斐波那契序列的方法,還要繼續深入研究啊。