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假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？
示例 1：
输入：n = 2
输出：2
解释：有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶
2. 2 阶
示例 2：
输入：n = 3
输出：3
解释：有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶
提示：
1 <= n <= 45
解法：动态规划
确定递推公式
如果可以推出dp[i]呢？
从dp[i]的定义可以看出，dp[i] 可以有两个方向推出来。
首先是dp[i - 1]，上i-1层楼梯，有dp[i - 1]种方法，那么再一步跳一个台阶不就是dp[i]了么。
还有就是dp[i - 2]，上i-2层楼梯，有dp[i - 2]种方法，那么再一步跳两个台阶不就是dp[i]了么。
那么dp[i]就是 dp[i - 1]与dp[i - 2]之和！
所以dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] 。
代码实现：
# 基本思路：状态转移方程：dp[i] = d[i-2]+dp[i-1]，先求出初始状态的dp[0]和dp[1]
# DP动态规划解决（其实就是斐波那契数列）
class Solution:
def climbStairs(self, n: int) -> int:
dp = [0] * (n + 1) # dp[i] 表示爬到i层楼，有的不同方法数
dp[0] = dp[1] = 1 # 初始状态：dp[0] = 1, dp[1] = 1。
for i in range(2, n + 1):
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
return dp[-1] # 这里 dp[-1] == dp[n]
