使用最小花费爬楼梯 简单🌟🌟🌟🌟🌟
问题描述
原文链接：746. 使用最小花费爬楼梯
给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。
你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。
请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。
示例 1：
输入：cost = [10,15,20]
输出：15
解释：你将从下标为 1 的台阶开始。
- 支付 15 ，向上爬两个台阶，到达楼梯顶部。
总花费为 15 。
示例 2：
输入：cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
输出：6
解释：你将从下标为 0 的台阶开始。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 2 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 4 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 6 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达下标为 7 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 9 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达楼梯顶部。
总花费为 6 。
提示：
2 <= cost.length <= 10000 <= cost[i] <= 999
代码实现
Java
class Solution {
/*
动态规划三部曲：
1、dp[i]：我们爬到第 i 层是，需要花费 dp[i] 元。
2、求关系式
要跳到 i 层，
（1）要么从第 i-1 跳上来 dp[i] = dp[i-1] + cost[i]
(2)要么从第 i-2 跳上来 dp[i] = dp[i-2] + cost[i]。
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost
for(i = 2)
3、初始值
dp[0] = cost[0]
dp[1] = cost[1].
*/
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
int n = cost.length;
int[] dp = new int[n];
dp[0] = cost[0];
dp[1] = cost[1];
for(int i = 2; i < n; i++){
dp[i] = Math.min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i];
}
return Math.min(dp[n-1], dp[n-2]);
}
}
Python
class Solution(object):
def minCostClimbingStairs(self, cost):
"""
:type cost: List[int]
:rtype: int
"""
"""
动态规划三部曲：
1、dp[i]：我们爬到第 i 层时，需要花费 dp[i] 元。
2、求关系式
要跳到 i 层，
（1）要么从第 i-1 跳上来 dp[i] = dp[i-1] + cost[i]
(2)要么从第 i-2 跳上来 dp[i] = dp[i-2] + cost[i]。
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]
for (i = 2)
3、初始值
dp[0] = cost[0]
dp[1] = cost[1].
"""
n = len(cost)
dp = [0] * n
dp[0] = cost[0]
dp[1] = cost[1]
for i in range(2, n):
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]
return min(dp[n-1], dp[n-2])
C++
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
/*
动态规划三部曲：
1、dp[i]：我们爬到第 i 层时，需要花费 dp[i] 元。
2、求关系式
要跳到 i 层，
（1）要么从第 i-1 跳上来 dp[i] = dp[i-1] + cost[i]
(2)要么从第 i-2 跳上来 dp[i] = dp[i-2] + cost[i]。
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]
for (i = 2)
3、初始值
dp[0] = cost[0]
dp[1] = cost[1].
*/
int n = cost.size();
vector<int> dp(n, 0);
dp[0] = cost[0];
dp[1] = cost[1];
for (int i = 2; i < n; i++) {
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i];
}
return min(dp[n-1], dp[n-2]);
}
};
Go
func minCostClimbingStairs(cost []int) int {
/*
动态规划三部曲：
1、dp[i]：我们爬到第 i 层时，需要花费 dp[i] 元。
2、求关系式
要跳到 i 层，
（1）要么从第 i-1 跳上来 dp[i] = dp[i-1] + cost[i]
(2)要么从第 i-2 跳上来 dp[i] = dp[i-2] + cost[i]。
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]
for i = 2
3、初始值
dp[0] = cost[0]
dp[1] = cost[1].
*/
n := len(cost)
dp := make([]int, n)
dp[0] = cost[0]
dp[1] = cost[1]
for i := 2; i < n; i++ {
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost[i]
}
return min(dp[n-1], dp[n-2])
}
func min(a, b int) int {
if a < b {
return a
}
return b
}