在本教程中，我们将了解一个非常有趣的问题，即梯子问题。让我们先了解一下在这个问题上我们想要达到什么目的。
了解梯子问题
在这个问题中，我们有两个输入，一个是台阶的数量，另一个是一个人在同一时间可以走的最大台阶数。
例如，如果最大台阶数=3。一个人在一个特定的时间内可以走1步，2步，或3步。
我们需要计算这个人每次走1步、2步或3步可以到达梯子顶端的所有方法。
递归解决方案 梯子问题1
梯子问题的解决方法
现在可以用普通的循环和if-else语句来解决这个问题。但更好的方法是遵循递归方法。如果你不知道递归是如何工作的，我建议你阅读下面提到的教程。
阅读更多关于递归的内容：Python中的递归
为了解决这个问题，我们将寻找最小的问题，即n=1到n=n的问题。让我们考虑最大的步骤数可以是3。
这种情况在下图中有所说明:
递归解决梯子问题
现在让我们来看看梯子问题的代码实现。
梯子问题在Python中的代码实现
这里我们要计算k个最大步骤的方法数。所以我们将按(n-1)、(n-2)、(n-3)等顺序计算数值，直到(n-k)。
最后，我们将把所有获得的数值相加，并返回最终的答案。下面给出了相同的代码实现：
def count_no_ways(n,k):
if(n<0):
return 0
# already on top
if(n==0):
return 1
if(n<3):
return n
ans = 0
for i in range(1,k+1):
ans+=count_no_ways(n-i,k)
return ans
n = int(input())
k = int(input())
print(count_no_ways(n,k))
输出：
17
17
65536
我希望你清楚地了解梯子问题中使用的递归概念，并能够自己实现同样的问题。
谢谢你的阅读!学习愉快!😇
