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LeetCode-Book/leetbook_ioa/docs/LCR 127. 跳跃训练.md
krahets de1a505d63 Add documents of leetbook IOA and
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2023-10-10 20:22:09 +08:00

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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

  1. 当为 1 级平台:n-1 个平台,此情况共有 f(n-1) 种跳法;
  2. 当为 2 级平台:n-2 个平台,此情况共有 f(n-2) 种跳法。

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

Picture1.png{:align=center width=500}

动态规划解析:

  • 状态定义: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 ndp 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。

<Picture2.png,Picture3.png,Picture4.png,Picture5.png,Picture6.png,Picture7.png,Picture8.png,Picture9.png,Picture10.png,Picture11.png,Picture12.png,Picture13.png>

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。