746. Min Cost Climbing Stairs

本文介绍了一种解决爬楼梯问题的算法,通过记录到达每个台阶的最小代价,最终找到从开始到达顶部的最低成本路径。算法使用动态规划思想,以数组形式存储中间结果。

1,题目要求
On a staircase, the i-th step has some non-negative cost cost[i] assigned (0 indexed).

Once you pay the cost, you can either climb one or two steps. You need to find minimum cost to reach the top of the floor, and you can either start from the step with index 0, or the step with index 1.
这里写图片描述
对于一个数组,每个元素代表该台阶的代价,每次可以走一个或者两个台阶,要求求出走完台阶的最小代价。
2,题目思路
该题目是“爬楼梯”问题的一个简单变形。定义一个数组,依次记录登录到给一个台阶的最小代价,即该台阶的代价加上min(登录到上一个台阶的代价,登录到上上个台阶的代价)
在求出这整个数组后,只需要取数组倒数第一个和倒数第二个的最小值即可。
3,程序源码

class Solution {
public:
    int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
        int stairLen = cost.size();
        vector<int> recode = {};
        recode.push_back(cost[0]);
        recode.push_back(cost[1]);
        for(int i=2;i<stairLen;i++)
        {
            recode.push_back(cost[i] + min(recode[i-1], recode[i-2]));

        }
        return min(recode[stairLen-1],recode[stairLen-2]);
    }

};
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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