C++动态规划爬楼梯实现方法解析
爬楼梯问题可通过动态规划求解，状态转移方程为f(n)=f(n-1)+f(n-2)，初始条件f(0)=f(1)=1，推荐使用滚动变量法实现O(n)时间与O(1)空间复杂度。
爬楼梯问题可通过动态规划求解，状态转移方程为f(n)=f(n-1)+f(n-2)，初始条件f(0)=f(1)=1，推荐使用滚动变量法实现O(n)时间与O(1)空间复杂度。
爬楼梯问题是动态规划中的经典入门题。假设你正在爬一个有 n 阶的楼梯，每次只能走 1 阶或 2 阶，问有多少种不同的方法可以爬到楼顶？C++ 中可以通过动态规划高效解决这个问题。
问题分析与状态转移方程
设 f(n) 表示爬到第 n 阶的方法数。要到达第 n 阶，可以从第 n-1 阶走一步上来，也可以从第 n-2 阶走两步上来。因此状态转移方程为：
f(n) = f(n-1) + f(n-2)
初始条件为：
f(0) = 1（0 阶表示起点，有一种方式）
f(1) = 1（1 阶只有一种走法）
基础动态规划实现（数组存储）
使用数组保存每个阶段的结果，自底向上计算：
#includeusing namespace std; int climbStairs(int n) { if (n <= 1) return 1;
int dp[n + 1]; dp[0] = 1; dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; ++i) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return dp[n];}
int main() { int n = 5; cout << "爬到第 " << n << " 阶的方法数: " << climbStairs(n) << endl; return 0; }
空间优化实现（滚动变量）
由于状态只依赖前两个值，不需要保存整个数组，可以用两个变量滚动更新：
#includeusing namespace std; int climbStairs(int n) { if (n <= 1) return 1;
int prev2 = 1; // f(i-2) int prev1 = 1; // f(i-1) int curr; for (int i = 2; i <= n; ++i) { curr = prev1 + prev2; prev2 = prev1; prev1 = curr; } return prev1;}
int main() { int n = 6; cout << "爬到第 " << n << " 阶的方法数: " << climbStairs(n) << endl; return 0; }
这种方法时间复杂度为 O(n)，空间复杂度降为 O(1)，效率更高。
递归 + 记忆化（自顶向下）
也可以用递归配合缓存避免重复计算：
#include#include using namespace std; int dfs(int n, vector
& memo) { if (n <= 1) return 1; if (memo[n] != -1) return memo[n]; memo[n] = dfs(n - 1, memo) + dfs(n - 2, memo); return memo[n];}
int climbStairs(int n) { vector
memo(n + 1, -1); return dfs(n, memo); }
记忆化适合理解递推关系，但性能略低于迭代法。
基本上就这些。推荐在实际编码中使用滚动变量法，简洁高效。爬楼梯问题本质是斐波那契数列的应用，关键在于识别子问题重叠和最优子结构。不复杂但容易忽略边界处理。
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