Leetcode-746 使用最小花费爬楼梯

最新推荐文章于 2024-12-16 19:44:49 发布

qq_39622795

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分类专栏： Leetcode 文章标签： leetcode

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该博客介绍了一个使用动态规划解决的算法问题，即在给定每级楼梯对应不同体力消耗值的情况下，找到到达顶部的最低花费。示例展示了如何通过维护一个状态数组dp来计算最小成本，对于每个台阶，可以选择从上一个或前两个台阶上来，取两者中体力消耗较小的。博客内容主要涉及算法设计和优化，适合对动态规划感兴趣的读者阅读。

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 。

提示：

cost 的长度范围是 [2, 1000]。
cost[i] 将会是一个整型数据，范围为 [0, 999] 。

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