<h2>分析</h2><br>这是个典型的动态规划算法问题,你能确定的只有当前的可能1步或者2步,加上以后的可能走法。<br>以后可能的走法就是递归体了。<br>所以从这个分析就可以得到递归算法的实现了。<br>因为任何递归算法都是树形结构。<br>所以把递归中的各个结点展示出来以后,会发现有很多重复的数值,重复计算太多是浪费CPU的资源。<br>因为n会得到n-1和n-2,并且n-1会得到n-2和n-3。<br>从这里可以看出来,n-2来自于n和n-1,并且有多少个n就有多少个n-2,有多少个n-1就有多少个n-2,于是n-2的个数就等于n的个数加n-1的个数,这个性质是什么?就是斐波那切数列。<br>于是问题变为求n阶斐波那切数列的总和。<br>说句题外话,斐波那切数列也叫兔子数列。<br>于是可以得到非递归的算法。<br><h2>代码用法</h2><br>import Foundation print("总的走法有\(Solution.recursionAnswer(n: -1))种") print("总的走法有\(Solution.nonRecursiveAnswer(n: 10))种")<br><h2>输出</h2><br>总的走法有0种 总的走法有143种Program ended with exit code: 0<br><h2>代码实现</h2><br>import Foundation class Solution { public static func recursionAnswer(n:Int) -> Int { guard n >= 1 else { return 0 } var resultCounter:Int = 1 if n - 1 > 0 { resultCounter += Solution.recursionAnswer(n: n - 1) } if n - 2 > 0 { resultCounter += Solution.recursionAnswer(n: n - 2) } return resultCounter } public static func nonRecursiveAnswer(n:Int) -> Int { guard n >= 1 else { return 0 } if n == 1 { return 1 } if n == 2 { return 2 } var component0:Int = 1 var component1:Int = 1 var counter:Int = 3 var result:Int = 2 var middleValue:Int = 0 while counter