Python 在金字塔中查找可能的向下滑动

我对这个codewars/project euler问题失去了理智：

我需要找到所有可能的金字塔下滑中的最大和，我现在正试图计算金字塔中可能存在的下滑。它工作正常，但对于大于25的整数，函数开始非常慢

我的代码是：

def find_seq(x):
'''
input: x, positive integer greater than 1

Returns an array with the slides from the top to the bottom of
an x floors high pyramid
'''
list_slides = []
if x == 2:
    return [[0,0],[0,1]]
else:
    prev_slides = find_seq(x-1)
    for el in prev_slides:
        list_slides.append([0]+el)
    for el in prev_slides:
        list_slides.append([0]+list(i+1 for i in el))
return list_slides

---

我可以看到，每层楼的计算时间都呈指数增长，但我想不出任何其他方法来解决这个问题。

tl；dr：从下到上实现线性复杂度。

嗯，你是对的，它呈指数增长。
问题不在于代码，而在于方向 让我们从下往上看金字塔-您可以立即看到，如果您位于倒数第二层，并且希望向下滑动，您将选择直接位于您下方且具有较大值的路径，即您只能向左或向右滑动，且越大越好。
现在，从第三层到最后一层，您只需要找到下到下一层的路线，下一层的路线最好（当然是将底层的价值相加）。
像这样一直走到金字塔的顶端，到最后，你会得到最佳路线的价值，或者最长的幻灯片

代码：

def最长滑动（金字塔）：
如果len（棱锥体）=1：
返回金字塔[0][0]
最后一层=金字塔[-1]
添加_层=[]
对于范围（1，len（最后一层））中的i：
添加层。追加（最大值（最后一层[i]，最后一层[i-1]））
金字塔[-2]=[a+b代表a，b在zip中（金字塔[-2]，添加_层）]
返回最长的幻灯片（金字塔[：-1]）

对于那些追求效率的人来说，相同代码的简化版本：

将numpy导入为np
def最长滑动（金字塔）：
如果len（棱锥体）=1：
返回金字塔[0][0]
金字塔=np.数组（金字塔）
金字塔[-2]+=np.最大值（金字塔[-1][：-1]，金字塔[-1][1:]）
返回最长的幻灯片（金字塔[：-1]）

欢迎来到SO！我建议你调查一下。这个问题相当于，所以你可能会寻找关于这个问题的提示。我知道我需要在下一步应用备忘录，但如果你想现在就这样做，我不知道tbhIt如何容易地将解决方案交给你，如果你想要的话，一个快速的网络搜索会找到数千个解决方案，但我认为，自己研究记忆，浏览有关斐波那契数的教程，然后尝试将其应用到你的问题中，会更有教育意义/更令人满意。其思想是创建一个查找哈希——如果您以前使用特定参数调用过该函数，那么您只需返回该调用的解决方案，而不是从头开始重新执行该工作。重叠子问题。这是一个使用functools模块的Python单行程序。不，我不想要tbh解决方案。我已经搜索了有关memonization的内容，但我不知道在哪里重复对函数的调用。如果我找到了第（8）项，我需要计算一次第（7）项，我需要计算第（6）项，依此类推；但我只计算过一次。我不知道是否有其他方法来计算下滑……如果您在链接的CW kata描述中讨论示例，您所说的对于边缘元素是正确的，但是您可以看到中间的

4

可以从其上方一行的

7

或

4

访问。这意味着，当你将函数应用到中间元素时，它将做完全相同的工作，并多次将相同的值返回到三角形底部最佳路径的每一个父元素。如果您不确定，请打印函数调用中的参数，您将看到，随着行数的增加，重叠会增加复杂性。另一个解释自下而上方法的答案可能很有用---@mishadoff explainion