线性动态规划入门
线性 DP 是动态规划问题中最基础、最常见的一类。它的特点是状态转移只依赖于前一个或前几个状态,状态之间的关系是线性的,通常可以用一维或者二维数组来存储状态。我们在入门阶段解决的《下楼梯》以及《数字三角形》其实都是线性 DP,一个是一维的,另一个是二维的。
台阶问题
题目描述

思路解析
这道题可以看作是下楼梯问题的加强版,总体思路不变。我们按照动态规划的常规步骤来分析。
首先定义状态,dp[i] 表示走到第 i 个台阶的所有方案数。接下来推导状态转移方程,第 i 个台阶的方案数等于从 i-1 阶到 i-k 阶的所有方案数之和。因为本题数据比较大,用 long long 都无法保证数据不越界,所以题目规定方案数还需要模 100003。注意访问台阶时需要保证 i-k 始终大于等于 0,防止负下标越界。
#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1e5 + 10, MOD = 1e5 + 3;
int n, k;
LL dp[N];
int main() {
cin >> n >> k;
// 初始化:将 dp[0] 置为 1,相当于起点有一种方案
dp[0] = 1;
// 循环填表
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= k; j++) {
// 保证不越界访问
if (i - j < 0) break;
dp[i] = (dp[i] + dp[i - j]) % MOD;
}
}
cout << dp[n] << endl;
;
}





