Python走楼梯问题解决方法示例

本文实例讲述了Python走楼梯问题解决方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
'''
下楼问题。从楼上走到楼下共有h个台阶,每一步有两种走法:
走1个台阶,走2个台阶,问有多少可走的方案。用递归思想和迭代思想编程
'''
'''
分析:问题可以从最后一次是走1步还是两步,反向考虑
'''
def take_stairs_recursive(n):
  if n == 1:
    return 1
  elif n == 2:
    return 2
  else:
    return take_stairs_recursive(n-1)+take_stairs_recursive(n-2)
'''
其实就是斐波那契数列
'''
def take_stairs(n):
  if n == 1:
    return 1
  if n == 2:
    return 2
  a,b = 1,2
  result = 0
  for i in range(3,n+1):
    result = a + b
    a = b
    b = result
  return result
print(take_stairs_recursive(10))
print(take_stairs(10))

运行结果:

89
89

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python基于递归算法实现的走迷宫问题

    本文实例讲述了Python基于递归算法实现的走迷宫问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是递归? 简单地理解就是函数调用自身的过程就称之为递归. 什么时候用到递归? 如果一个问题可以表示为更小规模的迭代运算,就可以使用递归算法. 迷宫问题:一个由0或1构成的二维数组中,假设1是可以移动到的点,0是不能移动到的点,如何从数组中间一个值为1的点出发,每一只能朝上下左右四个方向移动一个单位,当移动到二维数组的边缘,即可得到问题的解,类似的问题都可以称为迷宫问题. 在python中可以使用list

  • Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题详解

    本文实例讲述了Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里继续前面一篇<Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题>的内容,这里要做的是Dijkstra算法,与Floyd算法类似,二者的用途均为求解最短路径距离,在图中有着广泛的应用,二者的原理都是老生常谈了,毕竟本科学习数据结构的同学是不可能不学习这两个算法的,所以在这里我也不再累赘,只简单概述一下这个算法的核心思想: Dijkstra算法的输入有两个参数,一个是原始的数据矩

  • Python使用回溯法子集树模板解决爬楼梯问题示例

    本文实例讲述了Python使用回溯法子集树模板解决爬楼梯问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题 某楼梯有n层台阶,每步只能走1级台阶,或2级台阶.从下向上爬楼梯,有多少种爬法? 分析 这个问题之前用分治法解决过.但是,这里我要用回溯法子集树模板解决它. 祭出元素-状态空间分析大法:每一步是一个元素,可走的步数[1,2]就是其状态空间.不难看出,元素不固定,状态空间固定. 直接上代码. 代码 '''爬楼梯''' n = 7 # 楼梯阶数 x = [] # 一个解(长度不固定,1-2数组,表示

  • Python基于动态规划算法解决01背包问题实例

    本文实例讲述了Python基于动态规划算法解决01背包问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 在01背包问题中,在选择是否要把一个物品加到背包中,必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较,这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题,使用动态规划来解决.n=5是物品的数量,c=10是书包能承受的重量,w=[2,2,6,5,4]是每个物品的重量,v=[6,3,5,4,6]是每个物品的价值,先把递归的定义写出来: 然后自底向上实现,代码如下: def bag(n,c,w,v): re

  • Python解决N阶台阶走法问题的方法分析

    本文实例讲述了Python解决N阶台阶走法问题的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 题目:一栋楼有N阶楼梯,兔子每次可以跳1.2或3阶,问一共有多少种走法? Afanty的分析: 遇到这种求规律的问题,自己动动手推推就好,1阶有几种走法?2阶有几种走法?3阶有几种走法?4阶有几种走法?5阶有几种走法? 对吧,规律出来了! 易错点:这不是组合问题,因为第1次走1阶.第2次走2阶不同于 第1次走2阶.第2次走1阶 下面是Python的递归实现代码: def allMethods(stairs):

  • Python中跳台阶、变态跳台阶与矩形覆盖问题的解决方法

    前言 跳台阶.变态跳台阶.矩形覆盖其实都和斐波那契数列是一类问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 跳台阶 问题描述: 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级.求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法. 分析: 初始值很容易得到,当n > 2时,跳上n级台阶最后一步无外乎两种情况,从第n-1级跳一级跳上来,或是从第n-2级跳2级跳上来,因此很容易得到如下递归公式. F(0)= 0 F(1)= 1 F(2)= 2 F(n)= F(n-1)+ F(n-

  • 浅谈Python实现贪心算法与活动安排问题

    贪心算法 原理:在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解.贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解. 特性:贪心算法采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解,虽然每一步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不一定是最优的,所以贪婪法不

  • Python多线程经典问题之乘客做公交车算法实例

    本文实例讲述了Python多线程经典问题之乘客做公交车算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题描述: 乘客乘坐公交车问题,司机,乘客,售票员协同工作,通过多线程模拟三者的工作. 司机:开车,停车 售票员:打开车门,关闭车门 乘客:上车,下车 用Python的Event做线程同步通信,代码如下: # *-* coding:gb2312 *-* import threading import time stationName=("车站0","车站1","车

  • Python使用遗传算法解决最大流问题

    本文为大家分享了Python遗传算法解决最大流问题,供大家参考,具体内容如下 Generate_matrix def Generate_matrix(x,y): import numpy as np import random return np.ceil(np.array([random.random()*10 for i in range(x*y)]).reshape(x,y)) Max_road def Max_road(A,degree,start): import random imp

  • Python数据结构与算法之使用队列解决小猫钓鱼问题

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之使用队列解决小猫钓鱼问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 按照<啊哈>里的思路实现这道题目,但是和结果不一样,我自己用一幅牌试了一下,发现是我的结果像一点,可能我理解的有偏差. # 小猫钓鱼 # 计算桌上每种牌的数量 # 使用defaultdict类,并设置默认类型为int型,即默认值为0 # cardcounts = defaultdict(int) # 不过deque有对应的方法 def henhenhaahaa(): from collecti

  • Python基于贪心算法解决背包问题示例

    本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解. 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关. 完全背包问题:给定n个物品和一个容量为C的背包,物品i的重量是Wi,其价值为Vi,背包问题是如何选择入背包

随机推荐