剑指 Offer 10- I. 斐波那契数列
写一个函数，输入 n ，求斐波那契（Fibonacci）数列的第 n 项（即 F(N)）。斐波那契数列的定义如下：

斐波那契数列由 0 和 1 开始，之后的斐波那契数就是由之前的两数相加而得出。

答案需要取模 1e9+7（1000000007），如计算初始结果为：1000000008，请返回 1。

递归法：

def fib(self, n: int) -> int:
        if n == 1 or n == 0: return n
        return self.fib(n-1) + self.fib(n-2)

显然，这题没法用递归，因为时间超了。所以要使用动态规划。剑指offer的题，绝不是让你可以用最简单的方式解答，那样所有人都会做。

要减去冗余的重复计算，就需要使用动态规划。


动态规划：

def fib(self, n: int) -> int:
        dp = []
        dp.append(0)
        dp.append(1)
        for i in range(2, n+1):
            dp_tem =(dp[i-1] + dp[i-2]) % 1000000007
            dp.append(dp_tem)
        return dp[n]

思路可以参考我在算法通关40讲的动态规划中的详细讲解：
https://blog.csdn.net/weixin_43716712/article/details/122000334

剑指 Offer 10- II. 青蛙跳台阶问题
一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。

答案需要取模 1e9+7（1000000007），如计算初始结果为：1000000008，请返回 1。

动态规划：

def numWays(self, n: int) -> int:
        dp = []
        dp.append(1)
        dp.append(1)
        for i in range(2, n+1):
            dp_tem = (dp[i-1] + dp[i-2]) % 1000000007
            dp.append(dp_tem)
        return dp[n]

剑指 Offer 63. 股票的最大利润
假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可能获得的最大利润是多少？

动态规划：

def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        cost, profit = float('+inf'), 0
        for price in prices:
            cost = min(cost, price)
            profit = max(profit, price - cost)
        return profit

这是大佬写的，具体思路如下。我是没写粗来