在日常生活中，我们常常遇到需要解决的小挑战，而编程就是其中一种能够锻炼思维和解决问题能力的方式。今天我们要探讨的是力扣算法中的第70题，一个关于爬楼梯的有趣问题。🤔
假设你正在爬楼梯，每一步你可以选择向上爬1级或2级台阶。如果你的目标是到达第n级台阶，那么有多少种不同的方法可以达到这个目标呢？楼梯的数量从1到n不断变化，你将如何计算出所有可能的方法呢？楼梯上的每一级都像是通往成功的小小挑战，你准备好了吗？💪
让我们一起使用动态规划的方法来解决这个问题吧！首先，我们需要定义一个数组dp，其中dp[i]表示到达第i级台阶的方法数量。对于前两级台阶，显然有dp[1]=1（只有一种方法），dp[2]=2（两种方法：1+1或2）。然后，对于任何大于2的台阶，我们可以推导出公式dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]，因为到达第i级台阶的方法数等于到达第i-1级台阶的方法数加上到达第i-2级台阶的方法数。楼梯就像是一个个递归的小问题，通过这些小问题的解答，最终我们就能得到答案。🧮
现在，让我们编写代码实现这一逻辑吧！🛠️
```python
def climbStairs(n):
if n == 1:
return 1
dp = [0 for _ in range(n)]
dp[0], dp[1] = 1, 2
for i in range(2, n):
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
return dp[-1]
```
当你成功地解决了这个问题时，是不是感觉就像爬上了一座高山，充满了成就感呢？🎉 这不仅是一个算法的胜利，更是自我挑战的成功。希望你在编程的道路上越走越远，不断攀登新的高峰！🚀
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