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摘要:在代码随想录算法训练营第三十八天的练习中,涵盖了多个编程问题。其中包括计算斐波那契数列、解决爬楼梯问题以及使用最小花费爬楼梯等。这些问题涉及到了算法和编程技巧的应用,通过练习这些问题,可以提高编程能力和算法思维水平。
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斐波那契数
讲解链接:https://programmercarl.com/0509.斐波那契数.html
图片来源:(图片来源网络,侵删)
图片描述:相关题目的解题图示
内容概述:斐波那契数列是一个经典的动态规划问题,动态规划是通过前一个状态推导出来的,而贪心算法则是局部直接选择最优解,对于刷题来说,掌握这两种方法就足够了。
代码示例(Python):
class Solution: def fib(self, n): if n <= 2: # 基线条件,避免数组越界错误 return n if n == 0 else 1 dp = [0, 1] + [0] * (n - 2) # 创建数组存储斐波那契数列的值 for i in range(2, n): # 从第三个数开始计算斐波那契数列的值 dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] # 根据动态规划递推公式计算斐波那契数 return dp[n - 1] # 返回结果值
70、爬楼梯问题(Climbing Stairs)
问题描述:给定一段楼梯,每次可以爬一阶或两阶,求有多少种不同的方法可以爬到楼梯顶部,这是一个典型的动态规划问题,可以通过创建一个数组来存储到达每一阶楼梯的方法数量,然后通过递推关系计算得到结果,代码示例如下:
代码示例(Python):
……(此处省略代码部分,具体实现细节与上述类似)
746、使用最小花费爬楼梯(Climbing Stairs with Minimum Cost)
问题描述:给定一段楼梯和一个包含每阶楼梯花费的数组,每次可以爬一阶或两阶,求达到楼梯顶部的最小花费是多少,这是一个动态规划问题,可以通过创建一个数组来存储到达每一阶楼梯的最小花费,然后通过递推关系计算得到最小花费。
代码示例(Python): ……(此处省略代码部分,具体实现细节与上述类似)
注意:在编写代码时,要确保数组索引的正确性,避免数组越界等问题,对于每个问题的描述和解题思路都要清晰明了,以便更好地理解和解决问题。
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