当前位置：首页 > news >正文

网站建设 app 优化/外汇交易平台

news 文章来源：https://blog.csdn.net/Dontla/article/details/132383982 2025/3/17 15:44:13

网站建设 app 优化,外汇交易平台,做网站需要买服务器么,清河网站建设电话文章目录上楼梯问题：递归解法探究问题定义解决方案1. 递归2. 记忆化递归关于python memo{}默认参数和字典的语法语法功能版本信息注意事项结论上楼梯问题：递归解法探究在这篇文章中，将对上楼梯问题进行深入探讨。上楼梯问题是一种常见的…

文章目录

上楼梯问题：递归解法探究
- 问题定义
- 解决方案
- - 1. 递归
  - 2. 记忆化递归
  - - 关于python memo={}默认参数和字典的语法
    - - 语法功能
      - 版本信息
      - 注意事项
- 结论

上楼梯问题：递归解法探究

在这篇文章中，将对上楼梯问题进行深入探讨。上楼梯问题是一种常见的计算机科学问题，通常用于研究和理解动态规划、递归和记忆化等关键编程概念。首先，让我们更好地理解问题本身。

问题定义

给定一个楼梯，假设它有n个台阶。每次可以选择爬一阶、两阶或三阶。问题是，存在多少种可能的方式来爬到楼梯顶部？

这个问题在数学中被称为斐波那契变种，因为其解决方案包含了类似的递归结构。

解决方案

1. 递归

最直接的方法是使用递归。基本思想是每次爬楼梯都有三种选择，然后递归地求解剩余的台阶数。

def climbStairs(n):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1elif n == 2:return 2elif n == 3:return 4else:return climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2) + climbStairs(n-3)

解释：因为每次爬楼梯都有三种选择，所以对于n阶楼梯，可以选择先走1阶，可以选择先走2阶，也可以选择先走3阶，那么求解爬n阶楼梯的方式数量就变成了：求解爬（n-1）阶楼梯的方式数量 + 爬（n-2）阶楼梯的方式数量 + 爬（n-3）阶楼梯的方式数量。

以上代码的缺点是运行时间会随着n的增大而呈指数增长，因为存在大量的重复计算。例如，climbStairs(n-1)和climbStairs(n-2)中都计算了climbStairs(n-3)。
在这里插入图片描述

2. 记忆化递归

为了避免重复计算，可以使用一种叫做"记忆化"的技术，即保存已经计算过的结果，当需要再次计算时，就直接从存储空间取出结果。

def climbStairs(n, memo={}):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1elif n == 2:return 2elif n == 3:return 4elif n not in memo:memo[n] = climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2) + climbStairs(n-3)return memo[n]

此代码将以前计算的值存储在名为"memo"的字典中。如果需要计算的值已经在"memo"中，则直接返回该值，否则进行计算并将结果存入"memo"。

关于python memo={}默认参数和字典的语法

在Python中，memo={}是一种使用字典（dictionary）的方式来存储已经计算过的值，这样可以在以后需要这些值时快速获取，避免了重复计算。这种技术被称为"记忆化"（Memoization）。
在这里插入图片描述

语法功能

memo={}这部分代码创建了一个空的字典，名为memo。在函数climbStairs的参数列表中，将memo初始化为空字典。这样，当首次调用函数时，如果没有传入memo参数，那么就会创建一个新的空字典。

之后，在函数体中，当需要计算爬n个台阶的方法数时，先检查memo字典中是否已经有这个结果。如果有，就直接从字典中取出结果并返回；如果没有，就进行计算，并把结果存入memo字典，以备后续使用。

elif n not in memo:memo[n] = climbStairs(n-1) + climbStairs(n-2) + climbStairs(n-3)
return memo[n]

版本信息

这种默认参数和字典的使用方式在Python的早期版本中就已经存在。至少在Python 2.0中就已经支持，而这个版本于2000年发布。所以，可以说这是一个相当成熟的Python功能。
在这里插入图片描述

注意事项

需要注意的是，虽然这里memo作为默认参数被初始化为空字典，但由于Python默认参数的特性，即它们只会在函数定义的时候被初始化一次，所以在多次调用函数时，这个memo字典实际上是被共享的。这正好符合我们的需求，因为我们希望在多次递归调用中共享这个memo字典，以达到记忆化的目的。
在这里插入图片描述

结论

上楼梯问题提供了一个很好的框架，可以用来学习和理解递归和记忆化等编程技术。尽管这个问题看起来简单，但实际上包含了许多关键的计算机科学概念。

引用：

“Programming Interviews Exposed: Secrets to Landing Your Next Job” by John Mongan et al.
“Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions” by Gayle Laakmann McDowell

ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍
ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ ‌‍ᅟᅠ