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509. 斐波那契数
题目链接：509. 斐波那契数
文档讲解：代码随想录/斐波那契数
视频讲解：视频讲解-斐波那契数
状态：已完成（1遍）
解题过程
看到题目的第一想法
虽然看了卡哥的动态规划五部曲，但是看到题目之后还是不太会操作索性不要有自己多余的思考了，直接看视频讲解。
看完代码随想录之后的想法
用动态规划五部曲：
- 确定dp数组以及下标的含义：dp[i]的定义为：第i个数的斐波那契数值是dp[i]
- 确定递推公式：dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
- dp数组如何初始化：dp[0] = 0 、dp[1] = 1;
- 确定遍历顺序：从递归公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];中可以看出，dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2]，那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的；
- 举例推导dp数组：
按照这个递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]，我们来推导一下，当N为10的时候，dp数组应该是如下的数列：0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55。
看了讲解手搓代码如下：
/*** @param {number} n* @return {number}*/
var fib = function(n) {let dp = [];dp[0] = 0,dp[1] = 1;for(let i = 2;i<=n;i++){dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];}return dp[n];
};总结
这道题作为动态规划之所以简单，是因为递推公式、初始化、遍历顺序都已经由题目确定。
70. 爬楼梯
题目链接：70. 爬楼梯
文档讲解：代码随想录/爬楼梯
视频讲解：视频讲解-爬楼梯
状态：已完成（1遍）
解题过程
看到题目的第一想法
用动态规划五部曲：
- 确定dp数组以及下标的含义：dp[i]的定义为：到第i层阶梯有dp[i]种方式能够来到；
- 确定递推公式：dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
- dp数组如何初始化：dp[0] = 1 、dp[1] = 1、dp[2] = 2;
- 确定遍历顺序：从递归公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];中可以看出，dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2]，那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的；
- 举例推导dp数组：
按照这个递推公式dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]，我们来推导一下，dp数组应该是如下的数列： 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55。
手搓代码如下：
/*** @param {number} n* @return {number}*/
var climbStairs = function(n) {let dp = [1,1];for(let i =2;i<=n;i++){dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];}return dp[n];
};提交成功！
看完代码随想录之后的想法
严格遵守对dp[i]的描述，直接没有i=0的时候。
讲解代码如下：
/*** @param {number} n* @return {number}*/
var climbStairs = function(n) {// dp[i] 为第 i 阶楼梯有多少种方法爬到楼顶// dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]let dp = [1 , 2]for(let i = 2; i < n; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]}return dp[n - 1]
};总结
一开始我就往动态规划的思路上靠，感觉既然只有两种行走方式，那到dp[i]级阶梯的方式肯定就是他的下一级dp[i-1]和下两级dp[i-2]，所以到这级阶梯的方式就是到下两级阶梯方式的和。
746. 使用最小花费爬楼梯
题目链接：746. 使用最小花费爬楼梯
文档讲解：代码随想录/使用最小花费爬楼梯
视频讲解：视频讲解-使用最小花费爬楼梯
状态：已完成（1遍）
解题过程
看到题目的第一想法
用动态规划五部曲：
- 确定dp数组以及下标的含义：dp[i]的定义为：从第i层阶梯出发的最小花费dp[i]元；
- 确定递推公式：dp[i] = dp[i - 1] 和 dp[i - 2] 的最小值 + cost[i];
- dp数组如何初始化：dp[0] = cost[0] 、dp[1] =cost[1] ;
- 确定遍历顺序：从递归公式中可以看出，dp[i]是依赖 dp[i - 1] 和 dp[i - 2]，那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的；
- 举例推导dp数组：
按照这个递推公式我们来推导一下，dp数组应该是如下的数列： 10 15 30 。
手搓代码如下：
/*** @param {number[]} cost* @return {number}*/
var minCostClimbingStairs = function(cost) {let dp = [cost[0],cost[1]];for(let i =2;i<cost.length;i++){dp[i] = Math.min(dp[i - 1],dp[i - 2]) + cost[i];}return Math.min(dp[cost.length-1],dp[cost.length-2]);
};提交成功，没有问题。 我在求最后一级阶梯的时候就不用走for循环里了，直接比较从前两节阶梯哪个出发更便宜。
看完代码随想录之后的想法
卡尔哥用dp[i]表示到达第i节阶梯的最便宜花费，确实省事一点。
讲解代码如下：
/*** @param {number[]} cost* @return {number}*/
var minCostClimbingStairs = function(cost) {const dp = [0, 0]for (let i = 2; i <= cost.length; ++i) {dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2])}return dp[cost.length]
};总结
今天的三道题还算简单，希望明后天可以撑住。