algorithm - 递归 W/Memoization 在楼梯问题中是自下而上的吗？

Question

将经典楼梯问题视为“戴维斯在他的房子里有许多楼梯，他喜欢一次爬上每个楼梯 1、2 或 3 级台阶。作为一个非常早熟的 child ，他想知道有多少种方法到达楼梯的顶部。”

我的方法是使用递归内存

# TimeO(N), SpaceO(N), DP Bottom Up + Memoization
def stepPerms(n, memo = {}):

    if n < 3:
        return n
    elif n == 3:
        return 4

    if n in memo:
        return memo[n]
    else:
        memo[n] = stepPerms(n - 1, memo) + stepPerms(n - 2 ,memo) + stepPerms(n - 3 ,memo)
        return memo[n]

我想到的问题是，这个解决方案是自下而上还是自上而下。我的处理方法是，因为我们一直向下计算上 N 个值(想象一下递归树)。我认为这是自下而上的。这是正确的吗？

Answer 1

递归策略通常是自上而下的方法，无论它们是否有内存。底层算法设计是动态规划，传统上以自下而上的方式构建。

我注意到您是用 python 编写代码的，而 python 通常对深度递归不满意(少量是可以的，但性能很快就会受到影响，并且最大递归深度为 1000 - 除非自从我改变它阅读那个)。

如果我们制作一个自下而上的动态程序版本，我们可以摆脱这种 react ，我们也可以认识到我们只需要恒定数量的空间，因为我们只真正对最后 3 个值感兴趣:

def stepPerms(n):
    if n < 1: return n
    memo = [1,2,4]
    if n <= 3: return memo[n-1]

    for i in range(3,n):
        memo[i % 3] = sum(memo)
    return memo[n-1]

请注意逻辑要简单得多，appart 从 i 开始比值小 1，因为位置从 0 而不是 1 的计数开始。