题解一:递归
题解思路:考虑最后一步是跳几阶到达目标位置的。
主要分析:
1.令f(n)表示n阶台阶总的跳法
2.假设最后只跳一步,那么f(n) = f(n-1); 最后跳两步,那么f(n) = f(n-2);以此类推,可知总的跳法为f(n) = f(n-1) + f(n-2) +....+f(0)
图示:
复杂度分析:
时间复杂度:O(N^N)
空间复杂度:O(N) : 递归栈深度
实现如下:
class Solution { public: int jumpFloorII(int number) { int ans = 1; for(int i = 1; i<number;i++) ans += jumpFloorII(number-i); //计算f(number-1) return ans; } };
题解二:记忆化优化递归
解题思路:与递归思路一样,但是普通的递归进行了多次无用计算。 比如在上述递归中,f(1),f(2).....被多次计算。我们可以使用记忆化来优化复杂度。
复杂度分析:
时间复杂度:O(N),从1~n依次遍历了台阶数
空间复杂度:O(N),利用一个标记数组f,记录以往被运算过的台阶的跳法;
实现如下:
class Solution { public: int f[10001]{0}; //记录 int jumpFloorII(int number) { if(number==0) return 1; //边界 if(f[number]) return f[number]; //如果f[nummber]之前已经计算过,那么直接返回 //f[number] 没有计算过,f[number] = f[number-1] +.....+f[0] for(int i = 0 ;i<number;i++) f[number] += jumpFloorII(i); return f[number]; } };
题解三: 动态规划+
题解思路:延续题解一中的公式f(n) = f(n-1) + f(n-2) +....+f(0)
分析:
1.知道f(n) = f(n-1) + f(n-2) +....+f(0),那么f(n-1) = f(n-2) + f(n-3) +......+f(0);
2.可知 f(n) = 2 * f(n-1);
3.初始ans = 1;
复杂度分析:
时间复杂度:O(N),从1~n依次遍历了台阶数
空间复杂度:O(1),没有申请其他空间存放数据
实现如下:
class Solution { public: int jumpFloorII(int number) { if(number==1||number==0) return 1; int ans = 1; for( int i = 2; i<=number;i++) ans *= 2; return ans; } };
题解四: 数学
解题思路: 从题解三得出的公式,继续优化复杂度
分析:
f(1) = 1;
f(2) = 2 * f(1) = 2^1
f(3) = 2 * f(2) = 4 = 2^2
假设f(k) = 2^(k-1) 成立
那么 f(k+1) = 2 * f(k) = 2^(k);
得出 f(n) = 2^(n-1);
复杂度分析:
时间复杂度:O(1),一次位运算
空间复杂度:O(1),没有使用其他空间
实现如下:
class Solution { public: int jumpFloorII(int number) { if(number==1||number==0) return 1; return 1<<number-1; } };