190、使用最小花费爬楼梯

最新推荐文章于 2024-05-14 16:09:05 发布

hello kitty w

最新推荐文章于 2024-05-14 16:09:05 发布

阅读量143

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： LeetCode简单

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34446716/article/details/86423451

LeetCode简单专栏收录该内容

230 篇文章

订阅专栏

本文探讨了一个经典的动态规划问题——爬楼梯。通过分析不同爬楼策略的成本，我们提出了一种算法来找到达到楼顶的最低花费路径。文章详细解释了动态规划的应用，并提供了高效的代码实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述：
数组的每个索引做为一个阶梯，第 i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 costi。

每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值，然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯。

您需要找到达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从索引为 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。
注意：

cost 的长度将会在 [2, 1000]。
每一个 cost[i] 将会是一个Integer类型，范围为 [0, 999]。

很明显使用的是动态规划来进行
只不过这个动态规划很简单，因此就不做多解释了，代码如下：

class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
     if(cost.length == 0){
			return 0;
		}
		if(cost.length == 1){
			return cost[0];
		}
		if(cost.length == 2){
			return Math.min(cost[0], cost[1]);
		}
		int dp[] = new int[cost.length + 1];
		
		//dp为爬n个楼梯的最小值
		
		//初始化一些
		dp[0] = 0;
		dp[1] = cost[0];
		dp[2] = cost[1];
		for (int i = 2; i < cost.length; i++) {
			dp[i + 1] = Math.min(dp[i] + cost[i], dp[i - 1] + cost[i]);
		}
		
		return Math.min(dp[cost.length - 1], dp[cost.length]);
		   
    }
}

排名靠前的代码，跟我的思路一样啊，但是人家的效率就是高啊

class Solution {
    public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
        int len = cost.length;
        if(len == 2){
            return Math.min(cost[0], cost[1]);
        }
        for(int i = 2; i < cost.length; i++){
            cost[i] = Math.min(cost[i - 1], cost[i - 2]) + cost[i];
        }
        return Math.min(cost[len - 1], cost[len - 2]);       
    }
}