要解决这个问题,我们可以使用动态规划的方法。下面是简单步骤:
1. **定义状态:**
- 定义 `dp[i]` 表示到达第 `i` 级台阶的方法数。
2. **初始化:**
- `dp[0] = 1`,表示从第 0 级开始。
- 如果第 1 级台阶没坏,`dp[1] = 1`,否则 `dp[1] = 0`。
3. **状态转移:**
- 对于每一级台阶 `i`,若它是完好的,则:
\[
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
\]
- 如果当前台阶坏了,则 `dp[i] = 0`。
4. **考虑所有坏的台阶:**
- 将坏掉的台阶赋值为 `0`,表示不能通过这些台阶。
5. **计算结果:**
- 最终答案是 `dp[N] % (1e9 + 7)`。
6. **代码实现:**
def count_ways(N, M, bad_steps):
MOD = int(1e9 + 7)
dp = [0] * (N + 1)
dp[0] = 1
bad_set = set(bad_steps)
if 1 not in bad_set:
dp[1] = 1
for i in range(2, N + 1):
if i not in bad_set:
dp[i] = (dp[i-1] + dp[i-2]) % MOD
return dp[N]
# 示例调用
# N = 5, M = 2, bad_steps = [2, 4]
# print(count_ways(5, 2, [2, 4])) # 输出结果
通过这个方法,您可以计算出不踩坏台阶达到顶端的方案数量。
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