746. 使用最小花费爬楼梯

LeetCode746使用最小花费爬楼梯(动态规划) 算法特点及适用场景该算法通过动态规划的思路,清晰地定义了状态和状态转移方程,有效地解决了在爬楼梯过程中求最小花费的问题。代码实现较为简洁直观,易于理解和维护。适用于具有类似最优子结构特性的问题,也就是一个问题的最优解可以由其子问题的最优解推导出来的场景,比如一些资源分配、路径选择等问题,只要能合理分析出状态和转移关系,都可以尝试运用动态规划来求解。注意事项及可能遇到的问题在使用动态规划解决此类问题时,关键在于准确地定义状态和推导状态转移方程,任何一处出现错误都可能导致最终结果不正确。 阅读详情
/**
 * 746. 使用最小花费爬楼梯
 * @author wsq
 * @date 2020/10/15
	数组的每个索引作为一个阶梯,第 i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i](索引从0开始)。
	每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值,然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯。
	您需要找到达到楼层顶部的最低花费。在开始时,你可以选择从索引为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。

	示例 1:
	输入: cost = [10, 15, 20]
	输出: 15
	解释: 最低花费是从cost[1]开始,然后走两步即可到阶梯顶,一共花费15。

	链接:https://leetcode-cn.com/problems/min-cost-climbing-stairs
 */
package com.wsq.dp;

public class MinCostClimbingStairs {
	/**
	 *	一开始没读懂什么意思,,,看了解析才明白
	 *	如果想要登录到阶梯顶,有两个方式,位于f[n-1]或者f[n-2]
	 *	1.确定状态
	 *		最后一步:到达位置n所消耗的能量:f[n] 可以来自于f[n-1]  或者 f[n-2]
	 *		子问题:f[n-1]  或 f[n-1] 的消耗
	 *	2.确定转移方程
	 *		f[n] = cost[n] + min(f[n-1], f[n-2]);
	 * @param cost
	 * @return
	 */
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int n = cost.length;
        int[] f = new int[n + 1];
        f[0] = 0;
        f[1] = cost[0];
        for(int i = 2; i <= n; i++){
            f[i] = cost[i-1] + Math.min(f[i - 1], f[i - 2]);
        }
        return Math.min(f[n], f[n-1]);
    }
}

使用最小花费爬楼梯力扣--746 给你一个整数数组 cost ,其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。示例 1:输入:cost = [10,15,20] 输出:15 解释:你将从下标为 1 的台阶开始。 - 支付 15 ,向上爬两个台阶,到达楼梯顶部。 总花费为 15 。 示例 2:输入:cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1] 输出:6 解释 阅读详情

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