第一题 爬楼梯
题目信息
解题思路
对于n阶台阶
每次的抉择为一阶或者两阶
残余的台阶数别离为n-1和n-2
咱们只须要别离求出n-1和n-2别离有多少种计划
再将其相加，便失去了n阶台阶的计划
然而很惋惜
运行的工夫太长了，通过不了
思考一下这个思路
咱们会发现
在求n阶的计划时，咱们须要别离求n-1和n-2的计划
求n-1的计划时，咱们需要求n-2和n-3的计划
如此
除了求n阶计划之外，每个计划都求了两遍以上
咱们能够很显著的留神到
这个数列的实质理论为斐波那契数列
咱们能够将其从递归调用转换为循环叠加
这样，
咱们就失去了官解的第一种解法
代码
func climbStairs(n int) int { p, q, r := 0, 0, 1 for i := 1; i <= n; i++ { p = q q = r r = p + q } return r}作者：LeetCode-Solution链接：https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/solution/pa-lou-ti-by-leetcode-solution/起源：力扣（LeetCode）著作权归作者所有。商业转载请分割作者取得受权，非商业转载请注明出处。复杂度剖析
工夫复杂度：循环执行 n 次，每次破费常数的工夫代价，故渐进工夫复杂度为 O(n)。
空间复杂度：这里只用了常数个变量作为辅助空间，故渐进空间复杂度为 O(1)。
优化
第二题 交易股票的最佳时机
题目信息
解题思路
代码
func maxProfit(prices []int) int { minPrice :=10000 maxProfit :=0 for i:= 0; i < len(prices); i++ { if prices[i] < minPrice { minPrice = prices[i] }else if (prices[i] - minPrice) > maxProfit { maxProfit = prices[i] - minPrice } } return maxProfit }