力扣-746.使用最小花费爬楼梯

原创已于 2022-04-23 13:52:49 修改 · 390 阅读

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#python

于 2022-04-23 12:00:11 首次发布

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本文介绍了一种使用动态规划解决的最省成本上楼梯问题，通过实例展示如何用Python实现Solution类，求解给定成本数组中到达最后一阶楼梯的最小花费。关键在于理解dp[i]的含义和状态转移方程：dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1], dp[i-2]+cost[i-2])。

题目看不太懂，站在0和1的时候是不用花费的？

dp[i]表示到达当前楼梯 i 时候的最小花费

class Solution(object):
    def minCostClimbingStairs(self, cost):
        """
        :type cost: List[int]
        :rtype: int
        """
        n = len(cost)
        dp = [0] * (n + 1)
        for i in range(2, n + 1):
            dp[i] = min(cost[i - 1] + dp[i - 1], cost[i - 2] + dp[i - 2])
        return dp[n]


if __name__ == '__main__':
    cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1]
    Sol = Solution()
    res = Solution.minCostClimbingStairs(Sol, cost)
    print(res)