2025-04-08 00:29:39

在编程的世界里，解决一道道算法题就像攀登一座座高山。今天我们要聊的是一个经典问题——“爬梯子”。这个问题的核心在于：如果你每次只能爬1阶或2阶楼梯，那么到达第n阶有多少种不同的方法？听起来是不是有点烧脑？不过别担心，让我们一起用逻辑和代码来征服它！

首先，我们需要明确这是一个典型的动态规划问题。假设你已经知道到达第n-1阶和第n-2阶的方法数，那么到达第n阶的方式就是两者之和。为什么呢？因为你可以从n-1直接跳1步上来，也可以从n-2跳2步上来。通过递推公式 `dp[n] = dp[n-1] + dp[n-2]`，我们可以轻松搞定这道题！

那么如何实现呢？以下是Python代码示例：

```python

def climbStairs(n):

if n <= 2:

return n

dp = [0] (n+1)

dp[1], dp[2] = 1, 2

for i in range(3, n+1):

dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

return dp[n]

```

短短几行代码，却蕴含着无限智慧。当你看到最终结果时，那种成就感简直无法言表！💪

所以，无论是在工作中还是学习中，遇到难题不要害怕，就像爬梯子一样，一步步坚持下去，总能抵达成功的顶峰！🌟