746. 使用最小花费爬楼梯(Python 实现)

小董_不长肉

于 2021-07-31 11:59:54 发布

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分类专栏：力扣

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本文探讨了一种算法，通过动态规划求解给定数组表示的阶梯问题，目标是最优地确定从下标0或1出发，以最低体力消耗到达楼顶。示例和代码展示了如何利用dp数组来计算最少花费。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目：

数组的每个下标作为一个阶梯，第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i]（下标从 0 开始）。
每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。
请你找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从下标为 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 。

示例 2：

输入：cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1]
输出：6
解释：最低花费方式是从 cost[0] 开始，逐个经过那些 1 ，跳过 cost[3] ，一共花费 6 。

代码：

class Solution:
    def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) -> int:
        dp=[0 for _ in range(len(cost))]
        dp[0],dp[1]=cost[0],cost[1]
        for x in range(2,len(cost)):
            dp[x]=min(dp[x-2]+cost[x],dp[x-1]+cost[x])
        return min(dp[-1],dp[-2])