這篇文章主要講解了“Python算法如何解決樓梯臺階問題”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“Python算法如何解決樓梯臺階問題”吧!
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給定N,編寫一個函數(shù),返回爬完樓梯的方式數(shù)量。步驟的順序很重要。
例如,如果N是4,那么有5種方式:
1,1,1,1
2,1,1
1,2,1
1,1,2
2,2
如果規(guī)定的不是一次只能爬1或2步,而是可以使用正整數(shù)X集合內(nèi)的任意數(shù)字爬樓梯,那會怎么樣?例如,如果X = {1,3,5},則表示一次爬升1,3或5階樓梯。
解決方案
從一些測試案例開始總是好的做法。讓我們從小的案例開始,看看能否找到某種規(guī)律。
N = 1,1種爬樓方式:[1]
N = 2,2種爬樓方式:[1,1],[2]
N = 3,3種爬樓方式:[1,2],[1,1,1],[2,1]
N = 4,5種爬樓方式:[1,1,2],[2,2],[1,2,1],[1,1,1,1],[2,1,1]
你有沒有注意到什么?請看N = 3時,爬完3階樓梯的方法數(shù)量是3,基于N = 1和N = 2。存在什么關(guān)系?
爬完N = 3的兩種方法是首先達(dá)到N = 1,然后再往上爬2步,或達(dá)到N = 2再向上爬1步。所以 f(3) = f(2) + f(1)。
這對N = 4是否成立呢?是的,這也是成立的。因?yàn)槲覀冎荒茉谶_(dá)到第三個臺階然后再爬一步,或者在到了第二個臺階之后再爬兩步這兩種方式爬完4個臺階。所以f(4) = f(3) + f(2)。
所以關(guān)系如下: f(n) = f(n – 1) + f(n – 2),且f(1) = 1和f(2) = 2。這就是斐波那契數(shù)列。
def fibonacci(n): if n <= 1: return 1 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
當(dāng)然,這很慢(O(2^N))——我們要做很多重復(fù)的計算!通過迭代計算,我們可以更快:
def fibonacci(n): a, b = 1, 2 for _ in range(n - 1): a, b = b, a + b return a
現(xiàn)在,讓我們嘗試概括我們學(xué)到的東西,看看是否可以應(yīng)用到從集合X中取步數(shù)這個要求下的爬樓梯。類似的推理告訴我們,如果X = {1,3,5},那么我們的算法應(yīng)該是f(n) = f(n – 1) + f(n – 3) + f(n – 5)。如果n <0,那么我們應(yīng)該返回0,因?yàn)槲覀儾荒芘镭?fù)數(shù)。
def staircase(n, X): if n < 0: return 0 elif n == 0: return 1 elif n in X: return 1 + sum(staircase(n - x, X) for x in X if x < n) else: return sum(staircase(n - x, X) for x in X if x < n)
這也很慢(O(|X|^N)),因?yàn)橐仓貜?fù)計算了。我們可以使用動態(tài)編程來加快速度。
每次的輸入cache[i]將包含我們可以用集合X到達(dá)臺階i的方法的數(shù)量。然后,我們將使用與之前相同的遞歸從零開始構(gòu)建數(shù)組:
def staircase(n, X): cache = [0 for _ in range(n + 1)] cache[0] = 1 for i in range(n + 1): cache[i] += sum(cache[i - x] for x in X if i - x > 0) cache[i] += 1 if i in X else 0 return cache[-1]
現(xiàn)在時間復(fù)雜度為O(N * |X|),空間復(fù)雜度為O(N)。
感謝各位的閱讀,以上就是“Python算法如何解決樓梯臺階問題”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對Python算法如何解決樓梯臺階問題這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián),小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!