摘要:一个小青蛙可以一次跳两节楼梯也可以一次跳一节楼梯请问他如果要跳节楼梯一共有几种跳法方案问题的描述很简单看到这个题目的时候我首先想到的就是举例分析一波比如当的时候有几种方案当的时候有几种方案等等我们首先分析一波当的时候这个时候小青蛙只有一种跳
一个小青蛙,可以一次跳两节楼梯,也可以一次跳一节楼梯,请问他如果要跳101节楼梯,一共有几种跳法方案?
问题的描述很简单,看到这个题目的时候,我首先想到的就是举例分析一波,比如当n=1的时候有几种方案,当n=2的时候有几种方案等等….
我们首先分析一波,当n=1的时候,这个时候小青蛙只有一种跳法,就是跳上台阶1,然后结束,当然这并不能帮助我们归纳总结,然后我们继续分析
当n=2的时候,这个时候,小青蛙可以跳上台阶1,也可以跳上台阶2结束,然后台阶1呢,也可以跳上台阶2然后结束,我们发现,如果光靠想象的话,很难发现其中的规律,这个时候我们需要借助图形来帮助我们.
下图是我自己用笔画的图形,建议在这种时候还是用笔在纸上写写画画来帮助我们
灵魂画手!!!
经过举例我们发现,得到的结果组成的数,特别像菲波纳斯数列,从n=3开始,每一项都等于前两项的和,为了验证一下我们的结论,我们可以在推导一下n=5的时候,一共有几种情况,很显然我们的结论是正确的.这就是一个求菲波纳斯数列的题,那么好,这个时候有人可能会说了,菲波纳斯数列是啥?能吃么?好,那我就从另外一个角度去分析这个题目
假如说,小青蛙现在已经跳上了第4个台阶,那么它上一个台阶是那一个呢?要想回答这个问题,我们还需要在看一下题目的介绍,题目说,小青蛙一次只能跳一个台阶或者跳两个台阶,那么这个答案很简单了,如果他现在在4,那么它的上一个台阶一定是3或者是2.
然后我们在思考.如果他现在处在第3个台阶呢,那么它的上一个台阶一定是2或者是1.
那你也许会有疑问了,知道了这个他的上一个台阶有啥用呢,我给大家举一个栗子大家就明白了
请问,1+1等于多少呢?如果我在问你,1+1+1的结果呢,很显而易见,我要告诉大家的不是这个等式的结果是多少,我想告诉大家的是算的过程,我们在算出来1+1之后,如果在算1+1+1,我们只需要将1+1的结果在加上1就好,反过来我们理解一下,如果你想算出来1+1+1,那我们是不是只需要算出1+1的结果呢,
类比到我们的这个算法,如果你想算出来小青蛙跳上第4个台阶一共有几种情况,那我们只需要算出来小青蛙跳上第3个的种类加上跳上第2个台阶的种类即可归纳出来的数学公式就是f(n)=f(n-1)+f(n-2).
我们把这个思路由代码实现出来,很简单,我们首先用递归去做.
function jump(n) { if (n === 1 || n=== 2) { return n } return jump(n - 1) + jump(n - 2) }
代码很简单,但是有一个很大的问题想算出来n=101,根本算不出来,浏览器执行的时间太长,当然,如果你愿意等,浏览器还是可以算出来的.
其实这个代码有一个很大的弊端就是,他会一直重复性的去计算,假设说我们已经算出来f(4)了,但是当我们在算f(5)的时候,这个函数又会从新去算一遍f(4),根据这个思路我们可以优化一下,我们通过一个数组去记录f(n),这样就不会重复性的去计算.
function jump(n, memory = []) { if (n === 1 || n=== 2) { memory[n] = n } if (memory[n] !== undefined) { return memory[n] } else { memory[n] = jump(n - 1, memory) + jump(n - 2, memory) } return memory[n] }
改善后的代码,可以’ 秒’算出来结果了,但是我们的追求不能止步于此,我们在优化一下代码,这个代码是通过递归去做的,其实递归是很消耗性能的,我们直接通过循环去做
function jump(n) {
let arr = [1, 2] for (let i = 2; i< n; i++) { arr [i] = arr[i - 1] + arr[i - 2] } return arr[n - 1] }
最终我们对比通过循环代码和优化后的递归算法执行的时间,我们计算当n = 1000的时候的结果
结果显而易见.
最后分享给大家一句话: 大佬不是一天练成的!!!加油,咸鱼总有翻身的一天,就算翻身还是咸鱼,那它也是一条会翻身的咸鱼!!!
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