动态规划习题（上）-优快云博客

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本文详细解释了如何使用动态规划、记忆化搜索和深度优先搜索（DFS）方法解决LeetCode中的两个问题：最小花费爬楼梯和最长递增子序列。作者强调了主函数的重要性，并提供了完整代码示例以帮助初学者理解解题思路。

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拖鞋言：拖鞋不亏为菜鸡，简单的题目也要整理好久，才可以马马虎虎的过。在视频讲解里，up主找的题目均是在leetcode上的，上面只需要展示核心函数，主函数就忽略了。我不太习惯，感觉对小白来说，不太友善。所以在这篇里，我尽可能依旧以主函数的方式将前篇的dfs->记忆搜索->递推的方式都展示出来，这样可能更能理解一些。

● 动态规划的解题步骤：

1、重述问题

2、找到最后步

3、去掉最后一步，是否能划分子问题

4、考虑边界

（我们还是要去熟悉一下正确的解题思路，这样可能更容易让我们养成思维习惯。目前我还没养成，可能是刷的题目不够。有思路但是写着写着就会变的混乱。这不好哦~）

使用最小花费爬楼梯

746. 使用最小花费爬楼梯 - 力扣（LeetCode）

问题：

问题分析：这个题目和那道“跳台阶”还是很像的。只是这里求的是min。OK，现在我们根据解题思路，来捋一捋到底该怎么写。首先是重述问题：该题目给了每个台阶需要支付的费用，可以选择爬一个或两个台阶。最后一步：问题求的是到达楼梯顶部的最低花费。那么我们就是要到楼梯顶部去，那么我们可能走一步到顶部，也可能走两步。去掉最后一步，也就是求在第n-1层或n-2层的最小花费。考虑边界：边界应该就是x = 0 或 x = 1的时候，因为题目中说ÿ