js - leetcode-爬楼梯

这是我参与2022首次更文挑战的第21天，活动详情查看：2022首次更文挑战

前言

• 有人相爱，有人夜里开车看海，有人leetcode第一题都做不出来，由此可见,leetcode的题还是有分量的。今天我们就来会会它们

题目地址

爬楼梯

题目介绍

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
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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
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动态规划

思路

• 我们用 f(x)f(x) 表示爬到第 xx 级台阶的方案数，考虑最后一步可能跨了一级台阶，也可能跨了两级台阶，所以我们可以列出如下式子：

f(x) = f(x - 1) + f(x - 2)
f(x)=f(x−1)+f(x−2)
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• 它意味着爬到第 xx 级台阶的方案数是爬到第 x - 1x−1 级台阶的方案数和爬到第 x - 2x−2 级台阶的方案数的和。很好理解，因为每次只能爬 1 级或 2 级，所以 f(x)f(x) 只能从 f(x - 1)f(x−1) 和 f(x - 2)f(x−2) 转移过来，而这里要统计方案总数，我们就需要对这两项的贡献求和。

• 以上是动态规划的转移方程，下面我们来讨论边界条件。我们是从第 0 级开始爬的，所以从第 0 级爬到第 0 级我们可以看作只有一种方案，即 f(0) = 1f(0)=1；从第 0 级到第 1 级也只有一种方案，即爬一级，f(1) = 1f(1)=1。这两个作为边界条件就可以继续向后推导出第 nn 级的正确结果。我们不妨写几项来验证一下，根据转移方程得到 f(2) = 2f(2)=2，f(3) = 3f(3)=3，f(4) = 5f(4)=5，……，我们把这些情况都枚举出来，发现计算的结果是正确的。

解法

/**
* @param {number} n
* @return {number}
*/
var climbStairs = function(n) {
   const dp = [];
   dp[0] = 1;
   dp[1] = 1;
   for(let i = 2; i <= n; i++) {
       dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
   }
   return dp[n];
};
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提示：

1 <= n <= 45
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写在最后

• 希望你能收获满满