题：
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
1 <= n <= 45
解：
看完题目，但又一点思路没有，可以尝试枚举。很多算法题都是这样，没有思路，就枚举几个，思路就会来了。
在示例的基础上，再加几个示例，加到有思路为止🐶：
n = 1
1. 1
n = 2
1. 1+1 2. 2
n = 3
1. 1+1+1 2. 1+2 3. 2+1
n = 4
1. 1+1+1+1 2. 1+1+2 3. 1+2+1 4. 2+1+1 5. 2+2
n = 5
1. 1+1+1+1+1 2. 1+1+1+2 3. 1+1+2+1 4. 1+2+1+1 5. 2+1+1+1 6. 2+1+2 7. 1+2+2 8. 2+2+1
n = 6
1. 1+1+1+1+1+1 2. 1+1+1+1+2 3. 1+1+1+2+1 4. 1+1+2+1+1 5. 1+2+1+1+1 6. 2+1+1+1+1 7. 1+1+2+2 8. 1+2+1+2 9. 1+2+2+1 10. 2+1+2+1 11. 2+1+1+2 12. 2+2+1+1 13. 2+2+2
......
方法数依次为：1、2、3、5、8、13......
就纯数学角度来看，观察这个数列，找规律，这不就是斐波那契数列吗？
每一项等于前两项的和：
f(x)=f(x-1)+f(x-2)
/** * @param {number} n * @return {number} */ var climbStairs = function(n) { let a = 1 if(n===1) return 1 let b = 2 if(n===2) return 2 let res = 0 for(let i=0;i<n-2;i++){ res = a+b a = b b = res } return res }
用 动态规划 的思维来解释上述斐波那契数列，就不用枚举找规律了：
将本题问题分成多个子问题：
爬第n阶楼梯的方法数量 = （爬上 n−1 阶楼梯的方法数量）+（爬上 n−2 阶楼梯的方法数量）
用表达式表达即：dp[n]=dp[n−1]+dp[n−2]
var climbStairs = function(n) { const dp = []; dp[0] = 1; dp[1] = 1; for(let i = 2; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; } return dp[n]; };
小结：
动态规划的很多题，思维都是考虑最后一项和前面一项或多项的关系，将一个大问题抽象为一个小的具体的表达式。
