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解题思路:
设跳上 n 级平台有 f(n) 种跳法。在所有跳法中,青蛙的最后一步只有两种情况: 跳上 1 级或 2 级平台。
- 当为
1级平台: 剩n-1个平台,此情况共有f(n-1)种跳法; - 当为
2级平台: 剩n-2个平台,此情况共有f(n-2)种跳法。
即 f(n) 为以上两种情况之和,即 f(n)=f(n-1)+f(n-2) ,以上递推性质为斐波那契数列。因此,本题可转化为 求斐波那契数列第 n 项的值 ,唯一的不同在于起始数字不同。
- 跳跃训练问题:
f(0)=1,f(1)=1,f(2)=2; - 斐波那契数列问题:
f(0)=0,f(1)=1,f(2)=1。
动态规划解析:
- 状态定义: 设
dp为一维数组,其中dp[i]的值代表斐波那契数列的第i个数字。 - 转移方程:
dp[i + 1] = dp[i] + dp[i - 1],即对应数列定义f(n + 1) = f(n) + f(n - 1); - 初始状态:
dp[0] = 1,dp[1] = 1,即初始化前两个数字; - 返回值:
dp[n],即斐波那契数列的第n个数字。
空间优化:
若新建长度为
n的dp列表,则空间复杂度为O(N)。
- 由于
dp列表第i项只与第i-1和第i-2项有关,因此只需要初始化三个整形变量sum,a,b,利用辅助变量sum使a, b两数字交替前进即可 (具体实现见代码) 。 - 因为节省了
dp列表空间,因此空间复杂度降至O(1)。
循环求余法:
大数越界: 随着
n增大,f(n)会超过Int32甚至Int64的取值范围,导致最终的返回值错误。
- 求余运算规则: 设正整数
x, y, p,求余符号为\odot,则有(x + y) \odot p = (x \odot p + y \odot p) \odot p。 - 解析: 根据以上规则,可推出
f(n) \odot p = [f(n-1) \odot p + f(n-2) \odot p] \odot p,从而可以在循环过程中每次计算sum = a + b \odot 1000000007,此操作与最终返回前取余等价。
代码:
class Solution:
def trainWays(self, num: int) -> int:
a, b = 1, 1
for _ in range(num):
a, b = b, (a + b) % 1000000007
return a
class Solution {
public int trainWays(int num) {
int a = 1, b = 1, sum;
for(int i = 0; i < num; i++){
sum = (a + b) % 1000000007;
a = b;
b = sum;
}
return a;
}
}
class Solution {
public:
int trainWays(int num) {
int a = 1, b = 1, sum;
for(int i = 0; i < num; i++){
sum = (a + b) % 1000000007;
a = b;
b = sum;
}
return a;
}
};
由于 Python 中整形数字的大小限制取决计算机的内存(可理解为无限大),因此也可不考虑大数越界问题;但当数字很大时,加法运算的效率也会降低,因此不推荐此方法。
# 不考虑大数越界问题
class Solution:
def trainWays(self, num: int) -> int:
a, b = 1, 1
for _ in range(num):
a, b = b, a + b
return a % 1000000007
复杂度分析:
- 时间复杂度
O(n): 计算f(n)需循环n次,每轮循环内计算操作使用O(1)。 - 空间复杂度
O(1): 几个标志变量使用常数大小的额外空间。












