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思考:N级楼梯,每次只能跨1或2级,走完这楼梯共有多少种走法?
解题思路:数学递推法
N级楼梯,每次只能跨1或2级,走法记为F(N),下面用两种方法来求解F(N)
1、当N=1时,只有1级楼梯,故只能跨1级,只有1种走法,即F(1)=[(1)]=1
2、当N=2时,可以每次都只跨1级走完楼梯,或直接跨2级走完楼梯,故有2种走法,即F(2)=[(1,1),(2)]=2
3、当N>=3时,最后一步走法有两种情况:
情况1:若最后一步是跨1级,则是从N-1级楼梯直接跨1级走完楼梯的,故走完N-1级楼梯有多少种走法,这种情况就有多少种走法,有F(N-1)种走法。
情况2:若最后一步是跨2级,则是从N-2级楼梯直接跨2级走完楼梯的,故走完N-2级楼梯有多少种走法,这种情况就有多少种走法,有F(N-2)种走法。
所以,当N>=3时,共有走法:F(N)=F(N-1)+F(N-2)
递推过程
F(1)=1
F(2)=2
F(3)=F(2)+F(1)=2+1=3
F(4)=F(3)+F(2)=3+2=5
依此类推
F(N)=F(N-1)+F(N-2)
python代码实现:
(1)递归算法
import time
print('n级楼梯,每次跨1级或2级,有多少种走法')
'''
1、递归算法
'''
def fun_recursive_algorithm(n):
fn = 0
try:
if n < 0:
return fn
elif n == 1:
fn = 1
elif n == 2:
fn = 2
elif n >= 3:
fn = fun_recursive_algorithm(n-1) + fun_recursive_algorithm(n-2)
except Exception as err:
print('递归算法计算异常:' + str(err))
finally:
return fn
print('1、递归算法')
for i in range(1, 50):
start_time = time.time() # 开始运行时间
fn = fun_recursive_algorithm(i)
end_time = time.time() # 运行结束时间
run_time = float(end_time-start_time)*1000 # 计算运行时间,即计算过程耗时(毫秒)
print(f'{i}级楼梯,每次跨1级或2级,有{fn}种走法,递归算法耗时:{run_time} 毫秒')
递归算法运行结果如下:
(2)迭代算法
import time
print('n级楼梯,每次跨1级或2级,有多少种走法')
'''
2、迭代算法
'''
def fun_iterative_algorithm(n):
fn = 0 # n级楼梯走法
fn_1 = 0 # n-1级楼梯走法
fn_2 = 0 # n-2级楼梯走法
try:
for i in range(1, n+1):
if i == 1:
fn = 1 # n=1 级楼梯走法
elif i == 2:
fn = 2 # n=2 级楼梯走法
fn_1 = 1 # n-1=1 级楼梯走法
elif i >= 3:
fn_2 = fn_1 # 因为i+=1,所以本次的n-2 为上次的n-1 级楼梯走法
fn_1 = fn # 因为i+=1,所以本次的n-1 为上次的n 级楼梯走法
fn = fn_1 + fn_2
except Exception as err:
print('迭代算法计算异常:' + str(err))
finally:
return fn
print('2、迭代算法')
for i in range(1, 30):
start_time = time.time() # 开始运行时间
fn = fun_iterative_algorithm(i)
end_time = time.time() # 运行结束时间
run_time = float(end_time-start_time)*1000 # 计算运行时间,即计算过程耗时(毫秒)
print(f'{i}级楼梯,每次跨1级或2级,有{fn}种走法,递归算法耗时:{run_time} 毫秒')
迭代算法运行结果如下:
大家可以通过这个案例来感受一下递归算法与迭代算法的区别。
思考题:
本题除了用上述数学中递推法来解题,你们还有什么方法可以解题吗?
个人感觉:其实这个问题用数学的组合方法也可以解题的,下一章,我将与各位一起探讨和使用数学中的组合方法来解题!!!
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