力扣 动态规划 使用最小花费爬楼梯

最新推荐文章于 2025-12-21 17:04:13 发布
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#leetcode #动态规划 #算法

本文介绍了如何使用Python3实现一个名为minCostClimbingStairs的类方法，解决最小成本爬楼梯问题，通过动态规划的思想计算从底层到顶层的最小成本路径。

python3：

class Solution:
    def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) -> int:
        n = len(cost)
        prev = curr = 0
        for i in range(2, n + 1):
            nxt = min(curr + cost[i - 1], prev + cost[i - 2])
            prev, curr = curr, nxt
        return curr
算法45：动态规划专练(力扣70: 爬楼梯 力扣746：使用最小花费爬楼梯)
街头小瘪三的专栏
03-05 1249
动态规划
C++动态规划感悟（使用最小花费爬楼梯
2301_80295141的博客
04-25 560
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。
第九章动态规划——使用最小花费爬楼梯
WenJGo的博客
04-01 1122
使用动态规划解决，爬楼梯的最小花费问题，动态规划提升，新手也能看懂！！！
动态规划力扣749.使用最小花费爬楼梯
2303_80070412的博客
01-26 205
此题要注意的两点是其一跳上去了才花费，就比如此时在1台阶，你需要跳上去才要花费cost[1]。递推公式：dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1]，dp[i-2]+cost[i-2])，此时就有人会疑问为什么是dp+cost，因为是要跳上去，则是当前的花费dp加上跳上去需要的花费cost。初始化：只需要dp[0] = dp[1] = 0，因为题目说可以在下标0或者1出发。dp[i]含义：i是楼梯阶层，dp[i]是到达此楼梯的最小花费。此题是一道动态规划题目。遍历顺序：从前往后。
动态规划之使用最小花费爬楼梯
这个人很懒, 什么都没留下(这是我写的)
06-22 1818
用两种不同的转态表示解决最小花费怕楼梯问题. 适合初学动态规划的详细步骤解析
动态规划 —— 斐波那契数列模型-最小花费爬楼梯
hedhjd的博客
10-26 1279
746. 使用最小花费爬楼梯 - 力扣（LeetCode）
力扣 746. 使用最小花费爬楼梯
2301_79136718的博客
09-26 288
/特判输出从第一层上一层，从第0层上两层选取其中较小的数。//初始化dp[2]和dp[3]int n=cost.size();//求出数组cost的大小。//建议先做70.爬楼梯 体会如何得出状态转移方程。
力扣 746. 使用最小花费爬楼梯 （JAVA动态规划）
weixin_67289517的博客
12-09 382
一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 2 的台阶。- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 4 的台阶。- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 6 的台阶。- 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达下标为 7 的台阶。- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 9 的台阶。- 支付 15 ，向上爬两个台阶，到达楼梯顶部。- 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达楼梯顶部。你将从下标为 1 的台阶开始。你将从下标为 0 的台阶开始。
力扣_使用最小花费爬楼梯
Jerome的博客
10-24 269
版本的进阶版本，想要求当前楼梯最小花费就必须求前两阶的花费，因此我在爬楼梯的基础上修改了一下。好家伙这性能和耗时太差了，来看看最好的代码是怎么样的，好家伙一个简简单单的循环和对比就解决了。
力扣746. 使用最小花费爬楼梯
m0_56033865的博客
12-26 321
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。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/min-cost-climbing-stairs 本题好多人读不懂题意，我也是看了n分钟，略有感触。 输入：cost = [10,15,20] 输出：15 解释
力扣第746题 使用最小花费爬楼梯 c++ 动态规划
lenyan~的博客
11-01 441
相关标签给你一个整数数组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。,20]15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。cost = [,100,,1,,100,,100,6你将从下标为 0 的台阶开始。- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 2 的台阶。
【力扣刷题实战】使用最小花费爬楼梯
2401_85548793的博客
03-24 1019
文章目录目录力扣题目：使用最小花费爬楼梯题目描述解题思路问题理解算法选择具体思路解题要点完整代码（C++）兄弟们共勉 ！！！ 每篇前言原题链接：746. 使用最小花费爬楼梯 - 力扣（LeetCode）给你一个整数数组 ，其中 是从楼梯第 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 或下标为 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
使用最小花费爬楼梯（力扣LeetCode）动态规划
m0_73841621的博客
11-27 537
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。
算法-动态规划2 最小花费爬楼梯
Suzerk的博客
04-16 720
746. 使用最小花费爬楼梯 爬楼梯力扣入口 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。 在这里插入代码片 ...
LeetCode热题100--70. 爬楼梯--简单
2301_80071187的博客
12-20 232
这道题考察爬楼梯问题，每次可以爬1或2个台阶，求爬到n阶的不同方法数。采用动态规划解法，初始化dp数组，dp[0]=1，dp[1]=1。对于i≥2，dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]，即当前台阶的方法数等于前两个台阶方法数之和。最终返回dp[n]即为结果。该解法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。
力扣(LeetCode) 83: 删除排序链表中的重复元素 - 解法思路
Yao H. Wang's Blog
12-20 219
给定一个已排序的链表的头head，删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次。返回同样已排序的链表。迭代方法通过一次遍历并跳过重复节点，高效地从已排序链表中删除重复元素。由于链表已排序，重复元素总是相邻的，这使得解决方案非常直接。
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
qq_62235017的博客
12-18 1008
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
【力扣-Python-75】颜色分类（middle）
最新发布
qq_43629945的博客
12-21 154
给定只包含 0、1、2 的数组（红、白、蓝），要求原地排序，使0在前、1在中、2在后。要求不能使用库排序，最好只遍历一次。又称为荷兰国旗问题
leetcode：环形链表
thompson的博客
12-18 164
【代码】leetcode：环形链表。
力扣动态规划基础版python
03-08
爬楼梯 此题旨在计算到达楼顶的方法总数。对于每一个台阶，可以从前面两个中的任意一个跳过来。 状态定义为 `dp[i]` 表示到第 i 层有几种方法[^2]。 状态转移方程基于当前层可以由前一层或前两层跳跃而来： \[ ...
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