难度：简单

题目分析：这道题是动态规划系列的第一个例题，因此，这里总结下使用动态规划的三部曲。 1. 定义数组 dp[n] 的含义，这个根据具体题目来赋予含义， 这道题是 台阶 n 拥有多少种走法 2. 找出更新数组的递归公式，比如这题是 d p [ n ] = d p [ n − 1 ] + d p [ n − 2 ] dp[n] = dp[n-1]+dp[n-2] dp[n]=dp[n−1]+dp[n−2], 这里含义是，台阶 n 可以是在 台阶 n-1 迈一步到达，也可以从台阶 n-2 迈两步到达。动态规划的含义就是充分利用之前的数据, 于是不难明白，dp[n-1] 和 dp[n-2]在计算dp[n]之前，取值必须刷新 3. 设置初始条件， 因为数组dp索引的含义是多少级楼梯，所以, n 要大于等于0。 当 n = 0 , 1 , n =0, 1, n=0,1,时，没法使用递推公式更新，因此呢，我们自己手算填入。

以上便是使用动态规划需要的三部曲。关键点是头两步，定义好数组代表的含义，以及找出递推公式，难点也正是这里。

适合使用动态规划的题目，一般都是问，最大值、最小值可以是多少，某某有多少种解法，这类题目，因此也可以使用基于队列的广度优先搜索（BFS）去做。使用动态规划，无法给出具体的操作，它只能告诉我们答案有多少。如果题目还需要输出具体步骤，那只能借助于BFS或DFS来求解。