Python3实现爬楼梯算法的两种方案
发布时间：2026-10-13| 6人浏览过
本文介绍Python3解决爬楼梯问题的两种常见算法。通过动态规划思想，分别展示了空间优化的迭代法和基于列表存储的直观解法，并附带完整代码与运行结果，帮助开发者理解斐波那契数列在算法中的应用。
Python3爬楼梯算法概述
本文通过具体实例展示Python3中爬楼梯问题的解决方法，供读者参考学习。
场景设定为：你需要攀登 n 阶楼梯才能到达顶部。
每次移动可以选择爬 1 阶或 2 阶台阶，请计算到达楼顶共有多少种不同的走法。
约束条件：给定的 n 为正整数。
方案一：空间优化迭代法
方案一：利用状态转移方程，当前步数的方法数等于前一步与前两步方法数之和。
class Solution(object):
def climbStairs(self, n):
"""
:type n: int
:rtype: int
"""
pre, cur = 1, 1
for i in range(1,n):
pre,cur = cur,pre+cur
return cur
#测试
tmp = Solution()
print(tmp.climbStairs(10))
代码执行输出如下：
89
方案二：列表缓存法
方案二：使用列表缓存每个 n 值对应的结果，最终返回列表最后一个元素。
class Solution(object):
def climbStairs(self, n):
"""
:type n: int
:rtype: int
"""
if n == 1:
return 1
if n == 2:
return 2
res = [1, 2]
for i in range(2, n):
res.append(res[i - 1] + res[i - 2])
return res[-1]
#测试
tmp = Solution()
print(tmp.climbStairs(10))
代码执行输出如下：
89
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希望上述内容能对您的Python编程实践提供帮助。
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