摘要:程序实现首先用递归进行实现,与动态规划做比较。递归动态规划从底到上推导,,每次迭代,只保留之前的两个状态,即可推导新的状态。
1、问题描述
有一楼梯共M级,刚开始时你在第一级,若每次只能跨上一级或二级,要走上第M级,共有多少种走法?
输入输出描述
Input
输入数据首先包含一个整数N,表示测试实例的个数,然后是N行数据,每行包含一个整数M(1<=M<=40),表示楼梯的级数。
Output
对于每个测试实例,请输出不同走法的数量
示例:
Sample Input2、思路分析
2
2
3
Sample Output
1
2
利用动态规划(DP,dynamic programming)思想,简单来说:大事化小小事化了
假设10级,考虑只差最后一步到10级,一步走1阶或2阶,只有两种可能:到9阶和到8阶。
如果到9阶的走法有X种,到8阶的走法有Y种,那么,总走法=X+Y。
即:F(10)=F(9)+F(8)
同理,F(9)=F(8)+F(7),F(8)=F(7)+F(6),这样问题可以从10阶到 [9和8] 阶,再到 [9和8] 拆开的阶,这样往下,分阶段将问题简化。
寻找基准或者初始解:当为F(2)和F(1)时,前者有两种走法(1+1,2),后者有一种走法(1)。
即:①F(2)=2,F(1)=1。再加上②F(10)=F(9)+F(8),
得到三个动态规划的概念:
【最优子结构】:F(9)和F(8),是F(10)的最优子结构
【边界】:F(1)和F(2)是问题的边界,无法再简化/拆解
【状态转移方程】:F(10)=F(9)+F(8),上下阶段的关系
递归公式:F(n)=F(n-1)+F(n-2),实为斐波那契数列的递归公式。
3、程序实现首先用递归进行实现,与动态规划做比较。前者代码简洁,但执行效率不如后者。
1)递归int getWays(int n){ if(n<1) return 0; if(n==1) return 1; if(n==2) return 2; return getWays(n-1)+getWays(n-2) }2)动态规划
从底到上推导:
F(1)=1,F(2)=2,
F(3)=F(2)+F(1)=1+2
F(4)=F(3)+F(2)=3+2
每次迭代,只保留之前的两个状态,即可推导新的状态。
源程序:
import java.util.Scanner; /** * Input:输入数据首先包含一个整数N,表示测试实例的个数,然后是N行数据,每行包含一个整数M(1<=M<=40),表示楼梯的级数。 * Output:对于每个测试实例,请输出不同走法的数量 */ public class DPSumsung { public static int getWays(int n) { if(n<1) return 0; if(n==1) return 1; if(n==2) return 2; int a=1; int b=2; int next=0; for(int i=3;i<=n;i++) { next=a+b; a=b; b=next; } return next; } public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in); int count=sc.nextInt(); int[] ways=new int[count]; int i=0; int n=sc.nextInt(); while(n>=1&&n<=40) { ways[i++]=DPSumsung.getWays(n); if(i>=count) break; n=sc.nextInt(); } for(int temp:ways) { System.out.println(temp); } sc.close(); } }4、算法分析
时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1)。
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