JavaScript 爬楼梯算法问题

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爬楼梯问题

有一座高度是10级台阶的楼梯,从下往上走,每跨一步只能向上1级或者2级台阶。要求用程序来求出一共有多少种走法?

递归方法分析

由分析可知,假设我们只差最后一步就能走上第10级阶梯,这个时候一共有两种情况,因为每一步只允许走1级或2级阶梯, 因此分别为从8级阶梯和从9九级阶梯走上去的情况。因此从0到10级阶梯的走法数量就等于从0到9级阶梯的走法数量加上 从0到8级阶梯的走法数量。依次类推,我们可以得到一个递归关系,递归结束的标志为从0到1级阶梯的走法数量和从0到 2级阶梯的走法数量。

代码实现

function getClimbingWays(n) {

  if (n < 1) {
    return 0;
  }

  if (n === 1) {
    return 1;
  }

  if (n === 2) {
    return 2;
  }

  return getClimbingWays(n - 1) + getClimbingWays(n - 2);
}

使用这种方法时整个的递归过程是一个二叉树的结构,因此该方法的时间复杂度可以近似的看为 O(2^n),空间复杂度 为递归的深度 O(logn)。

备忘录方法

分析递归的方法我们可以发现,其实有很多的计算过程其实是重复的,因此我们可以使用一个数组,将已经计算出的值给 保存下来,每次计算时,先判断计算结果是否已经存在,如果已经存在就直接使用。

代码实现

let map = new Map();

function getClimbingWays(n) {

  if (n < 1) {
    return 0;
  }

  if (n === 1) {
    return 1;
  }

  if (n === 2) {
    return 2;
  }

  if (map.has(n)) {
    return map.get(n);
  } else {
    let value = getClimbingWays(n - 1) + getClimbingWays(n - 2);
    map.set(n, value);
    return value;
  }
}

通过这种方式,我们将算法的时间复杂度降低为 O(n),但是增加空间复杂度为 O(n)

迭代法

通过观察,我们可以发现每一个值其实都等于它的前面两个值的和,因此我们可以使用自底向上的方式来实现。

代码实现

function getClimbingWays(n) {

  if (n < 1) {
    return 0;
  }

  if (n === 1) {
    return 1;
  }

  if (n === 2) {
    return 2;
  }

  let a = 1,
    b = 2,
    temp = 0;

  for (let i = 3; i <= n; i++) {
    temp = a + b;
    a = b;
    b = temp;
  }

  return temp;
}

通过这种方式我们可以将算法的时间复杂度降低为 O(n),并且将算法的空间复杂度降低为 O(1)。

详细资料可以参考: 《漫画:什么是动态规划?(整合版)》

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关于朱安邦

我叫 朱安邦,阿西河的站长,在杭州。

以前是一名平面设计师,后来开始接接触前端开发,主要研究前端技术中的JS方向。

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于2021年离开前端领域,目前重心放在研究区块链上面了

我叫朱安邦,阿西河的站长

目前在杭州从事区块链周边的开发工作,机械专业,以前从事平面设计工作。

2014年底脱产在老家自学6个月的前端技术,自学期间几乎从未出过家门,最终找到了满意的前端工作。更多>

于2021年离开前端领域,目前从事区块链方面工作了