# Python 楼梯:动态规划的应用 ## 引言 在学习编程和算法时,动态规划是一种非常重要的思想。它常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。本文将通过一个经典的“楼梯问题”来介绍动态规划的基本概念,并通过Python代码示例来展示如何实现。 ## 楼梯问题概述 假设你站在一个楼梯的底部,有 `n` 级台阶。你每次可以选择向上走 1 级或 2 级。请问到达楼梯顶部有多少种不同的
题目名称:走楼梯时间限制:1000ms内存限制:256M题目描述现在有一截楼梯,根据你的腿长,你一次能走 1 级或 2 级楼梯,已知你要走 n 级楼梯才能走到你的目的楼层,请实现一个方法,计算你走到目的楼层的方案数。(测试用例仅做参考,我们会根据代码质量进行评分)输入描述:输入整数n。(1<=n<=50)输出描述:输出方案数。示例 示例1输入5输出8提示思路说明:你一次能走
# 使用 Python 绘制楼梯的探索 在数据可视化的世界里,楼梯(Step Chart)是一种非常直观的方式来展示数据的变化,尤其适合展示数据不连续或分段的情况,比如时间序列数据。本文将通过代码示例以及可视化工具,深入探讨如何使用 Python楼梯。 ## 什么是楼梯楼梯是一种折线图的延伸,主要用于显示一个变量随着另一个变量变化的过程。在楼梯图中,每个数据点之间的变化显示
原创 10月前
43阅读
Gradient Descent - 梯度下降梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索,则会接近函数的局部极大值点;这个过程则被称为梯度上升法。以上是维基百科对梯度下降的解释。下面我们
题目链接https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/题目介绍爬楼梯假设你正在爬楼梯。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?注意:给定 n 是一个正整数。示例 1:输入: 2输出: 2解释: 有两种方法可以爬到楼顶。1 阶 + 1 阶2 阶class Solution: def
转载 2023-11-23 20:26:23
0阅读
1,题目: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? 注意:给定 n 是一个正整数。,2,递推公式(状态转移方程)推导分析,需求比较简单。拿到这个题目的第一想法就是递归,但是这个递推公式是怎么得来的?我居然陷入了逻辑死胡同,花了很长时间才彻底绕出来了。不多说,先上图:图片链接:上楼梯(1次上1台或者2台)问题 | Proc
在程序设计中,有时我们会遇到关于“楼梯递推”的问题。这个问题的定义是:假设有一个楼梯,要求每次可以走 1 步或 2 步,问总共有多少种不同的走法。这个问题实际上是一个经典的递归问题,可以通过动态规划来解决。 ## 问题背景 我们首先来看一下场景。假设你正在开发一个小程序,该程序需要计算用户走到某个楼梯高度的所有可能走法。这是一个非常简单但有趣的递推问题,主要用于学习动态规划的基本思想。 -
原创 5月前
18阅读
# 走楼梯 Python实现教程 ## 1. 整体流程 下面是实现走楼梯的整体流程,通过以下步骤你将能够完成这个任务。 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1. 创建变量 | 创建变量来存储楼梯的台阶数和走法数 | | 2. 输入楼梯数 | 通过用户输入获取楼梯的台阶数 | | 3. 计算走法数 | 根据楼梯的台阶数计算走法数 | | 4. 输出结果 | 输出计算得到
原创 2023-08-16 06:15:22
146阅读
《中学生可以这样学Python》P183-190使用递归算法求解爬楼梯问题#递归算法案例分析 ## 使用递归算法求解爬楼梯问题。假设一段楼梯共15个台阶,小明一步最多能上3个台阶,那么小明上这段楼梯一共有多少种方法 def climbStairs(n): first3={1:1,2:2,3:4} if n in first3.keys(): return first
转载 2023-11-10 10:21:32
132阅读
# 数楼梯:一步一步教会你实现 在学习编程的过程中,许多初学者会遇到如何实现“数楼梯”的问题。这是一个经典的动态规划问题,有趣且富有挑战性。在这篇文章中,我将带你一步步实现这个程序。 ## 开始之前 我们来先了解一下“数楼梯”的问题: 假设你有一座楼梯,共有 n 步台阶,每次可以迈 1 步或 2 步。你想知道,有多少种不同的方式可以从楼梯的底部到达顶端。 ### 流程 我们可以将实现流
本文实例讲述了Python使用回溯法子集树模板解决爬楼梯问题。分享给大家供大家参考,具体如下:问题某楼梯有n层台阶,每步只能走1级台阶,或2级台阶。从下向上爬楼梯,有多少种爬法?分析这个问题之前用分治法解决过。但是,这里我要用回溯法子集树模板解决它。祭出元素-状态空间分析大法:每一步是一个元素,可走的步数[1,2]就是其状态空间。不难看出,元素不固定,状态空间固定。直接上代码。代码'''爬楼梯''
(第三天)题目:考官: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? 考员:我怎么做,我做电梯,现在谁还爬楼梯。考官:(¥%%#)那太可惜了,我们公司没有电梯。。。。。。。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
# 1.楼梯有n个台阶,上楼可以一步上1阶,也可以一步上2阶,一共有多少种上楼的方法? # 斐波那契数列 第一项为1 第二项为2 也就是f(n)=f(n-1)+f(n-2),用递归求。 # 给个分析的例子: # 有一个11级的台阶,一个人可走一步也可走两步,问这个人有多少种方法走完这个台阶? # 解: # ①只用一步走:1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1=11,共11步,只有C11,1=
# Python楼梯代码科普文章 ## 摘要 本文介绍了使用Python编写代码来绘制楼梯的方法。通过详细的示例代码和解释,读者将了解如何使用Python的绘图库来创建漂亮的楼梯图案。本文还使用Markdown语法和mermaid图表来展示代码和流程。 ## 介绍 楼梯是建筑物中常见的结构之一,它们不仅提供通往不同楼层的便利,还可以作为装饰性元素。本文将介绍如何使用Python编写代码来绘
原创 2023-09-02 15:52:50
81阅读
# Python楼梯算法 在计算机科学中,爬楼梯问题是一个经典的动态规划问题。这道题目可以用来学习基础的递归技巧、动态规划思想以及状态转移方程的构建。在本文中,我们将讨论爬楼梯问题的定义,以及如何使用Python实现它,最后通过可视化展示算法的运行过程。 ## 问题定义 假设你正在爬一个有 `n` 级台阶的楼梯,每次你可以选择爬 1 级或 2 级。你有多少种不同的方法可以到达楼梯的顶端?
动态规划案例之python实现(一) 本文参考文章: 《漫画:什么是动态规划?(整合版)》 https://mp.weixin.qq.com/s/3h9iqU4rdH3EIy5m6AzXsg题1: 爬楼梯: https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次
如何使用Python爬取楼梯 ## 1. 简介 在编程中,爬楼梯是一个经典的问题,也是学习算法和编程的基础之一。在这篇文章中,我将向你展示如何使用Python编写一个爬楼梯的程序。 ## 2. 流程 首先,我们来看一下整个实现过程的流程。 ```mermaid stateDiagram [*] --> 开始 开始 --> 输入台阶数 输入台阶数 --> 判断台
原创 2024-01-23 03:35:16
86阅读
在这篇博文中,我们将探讨如何解决“python楼梯代码”问题。我们会系统地讨论备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和最佳实践。这将给你提供一个全面的视角,帮助你了解如何更有效地实施这些机制。 ### 备份策略 首先,让我们来看看备份策略。备份是确保数据不丢失的关键。考虑到存储的多样性,你可以使用网络存储(NAS)、云存储(如AWS S3)和本地硬盘来进行备份。以下是一个备份脚本
原创 6月前
9阅读
有很多人在下雨天选择爬楼梯作为运动方式,前几天就有人问老王:爬楼梯可以代替跑步吗?爬楼梯是在一个坡度上下移动,上楼梯时,腿部需要承受自身体重1.5-2.5倍的重量;下楼梯时则要承受自身体重2.5-3倍的重量。上下楼梯时下半身肌群需要提供较大的支撑力,同时对于膝关节肌肉群的压力也较大。爬楼梯时,更多的是需要肌肉的力量,属于力量阻抗训练,所以爬楼梯对于下肢肌群的肌肉力量训练效果大于心肺功能
之前讲这道题目的时候,因为还没有讲背包问题,所以就只是讲了一下爬楼梯最直接的动规方法(斐波那契)。这次终于讲到了背包问题,我选择带录友们再爬一次楼梯!此情此景,借用一下《无间道》的台词 哈哈哈。70. 爬楼梯链接:https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5