【数据结构和算法】青蛙跳台阶

跳台阶

http://www.nowcoder.com/practice/bfb2a2b3cdbd4bd6bba0d4dca69aa3f0

这题和前面 DP1 斐波那契数列基本上是一样的,不同的是,这里斐波那契数列的起始项是1,2,3,5,8,我们把它改一下即可

解法一

题中要求的是 空间复杂度 O(1) ,很明显使用递归是行不通的,我们先改成非递归的看一下(这种复杂度也是不行的,我们先看一下代码)

import java.util.Scanner;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int num = in.nextInt();
        if(num==1||num==2){
            System.out.println(num);
            return ;
        }
        int[] dp = new int[num + 1];
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 2;
        for (int i = 3; i <= num; i++) {
            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
        }
        System.out.println(dp[num]);
    }
}

通过上面代码我们可以看到当前值只和数组的前两个值有关,在往前面的就无关了,所以我们没必要申请一个数组,直接使用两个变量即可,这样空间复杂度就满足要求了

import java.util.Scanner;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int num = in.nextInt();
         if(num==1||num==2){
            System.out.println(num);
            return ;
        }
        int first = 1;
        int second = 2;
        int temp;
        for (int i = 3; i <= num; i++) {
            temp = second;//先把变量second保存起来
            second = first + second;
            first = temp;
        }
        System.out.println(second);
    }
}

解法二

斐波那契数列又称黄金分割数列,他有很多的特性,比如跳台阶,兔子的繁殖等,他的通项公式如下,我们还可以通过公式来计算

alt

import java.util.Scanner;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        //这里要注意斐波那契数列的前两项,有的是0,1开头,有的是1,1开头,还有的是1,2开头,根据
        //前两项不同而作调整
        int num = in.nextInt();
        if(num==1||num==2){
            System.out.println(num);
            return ;
        }
        double sqrt5 = Math.sqrt(5);
        double fib = Math.pow((1 + sqrt5) / 2, num + 1) - Math.pow((1 - sqrt5) / 2, num + 1);
        System.out.println((int) Math.round(fib / sqrt5));
    }
}

解法三

因为题中说了n的最大值是40,我们可以把它都列出来

import java.util.Scanner;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int num = in.nextInt();
        int[] fib = {1,
                1,
                2,
                3,
                5,
                8,
                13,
                21,
                34,
                55,
                89,
                144,
                233,
                377,
                610,
                987,
                1597,
                2584,
                4181,
                6765,
                10946,
                17711,
                28657,
                46368,
                75025,
                121393,
                196418,
                317811,
                514229,
                832040,
                1346269,
                2178309,
                3524578,
                5702887,
                9227465,
                14930352,
                24157817,
                39088169,
                63245986,
                102334155};

        System.out.println(fib[num]);
    }
}
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专注于算法题的讲解,包含常见数据结构,排序,查找,动态规划,回溯算法,贪心算法,双指针,BFS和DFS等等。

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai&nbsp;Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai&nbsp;Coding恰好是Coding&nbsp;Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI&nbsp;Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules&nbsp;加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude&nbsp;Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai&nbsp;Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context&nbsp;Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件,&nbsp;CoWork之类的。后续也有一些Ralph&nbsp;Loop啥的,还有Coding里面的Coding&nbsp;Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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