在本教程中，我们将了解一个非常有趣的问题，称为 梯子问题。让我们首先了解我们想要在这个问题中实现什么目标。
了解梯子问题
在这个问题中，我们有两个输入，一个是步数，另一个是一个人一次可以走的最大步数。
例如，如果最大步数 = 3。一个人可以在特定时间走 1 步、2 步或 3 步。
我们需要计算一个人可以一次走 1 步、2 步或 3 步到达梯子顶部的所有方式。
梯子问题的解决方案
现在可以使用普通循环和 if-else 语句来解决问题。但更好的方法是遵循递归方法。如果您不知道递归是如何工作的，我建议您阅读下面提到的教程。
阅读有关递归的更多信息： Python 中的递归
为了解决这个问题，我们将寻找最小的问题，即 n = 1 到 n = n。我们假设最大步数可以是 3。
案例如下图所示。
现在我们看一下梯子问题的代码实现。
梯子问题的Python代码实现
这里我们计算k 个最大步数的方法数。因此，我们将按 (n-1)、(n-2)、(n-3) 等顺序计算值，直到 (nk)。
最后，我们将总结所有获得的值并返回最终答案。下面给出了相同的代码实现。
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def count_no_ways(n,k): if(n<0): return 0 # already on top if(n==0): return 1 if(n<3): return n ans = 0 for i in range(1,k+1): ans+=count_no_ways(n-i,k) return ansn = int(input())k = int(input())print(count_no_ways(n,k)) |
输出：
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65536
我希望您清楚梯子问题中使用的递归概念，并且能够自己实现相同的概念。
感谢您的阅读！快乐学习！😇