爬楼梯 三种算法比较
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
示例 1:
输入:n = 2
输出:2
解释:有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶
2. 2 阶
示例 2:
输入:n = 3
输出:3
解释:有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶
方法一:递归方法,类似递归形式的斐波那契数列,时间复杂度:O(2**n),空间复杂度:O(n)
1 int climbStairsMemo(int n, int memo[]) { 2 if (memo[n] > 0) { 3 return memo[n]; 4 } 5 if (n == 1) memo[n] = 1; 6 else if (n == 2) memo[n] = 2; 7 else memo[n] = climbStairsMemo(n - 1, memo) + climbStairsMemo(n - 2, memo); 8 return memo[n]; 9 }
方法二:记忆化递归方法,时间复杂度:O(n)
记忆化递归方法方法三:动态规划,时间复杂度:O(n)
1 int climebStairs3(int n) { 2 if (n == 1) return 1; 3 int dp[n + 1]; 4 dp[1] = 1; 5 dp[2] = 2; 6 7 for (int i = 3; i <= n; i++) { 8 dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; 9 } 10 11 return dp[n]; 12 }
方法四:
可以发现,方法三在计算 dp[i] 时,实际上只需要用到 dp[i - 1] 和 dp[i - 2] 的值,并不需要存储整个数组 dp。
因此,可以使用常数级的额外空间来优化这段代码,将空间复杂度降低到 O(1)。以下是优化后的代码:
1 int climbStairs4(int n) { 2 if (n == 1) return 1; 3 int first = 1; 4 int second = 2; 5 int third; 6 7 for (int i = 3; i <= n; i++) { 8 third = first + second; 9 first = second; 10 second = third; 11 } 12 13 return second; 14 }

浙公网安备 33010602011771号