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题目：

示例：

分析：

代码：

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题目：

示例：

分析：

题目给我们一个数组，第i个数表示在第i个台阶起步所需的花费。我们可以从下标为0或是1的台阶出发，问我们最终到达顶部所需花费的最小代价。

首先有两个点要提前说明，第一是我一开始站到0或是1的台阶是不需要花费的。我从0或1出发，才需要花费对应的代价。

第二就是cost花费数组的长度为n，则我们需要达到的顶层是n+1。

我们每次可以跨1~2节台阶，所以如果我们要走到第k节台阶，则有两种选择，一种是从k-1节台阶跨一节台阶，或者是从k-2节台阶跨两节台阶上来。

花费分别是 到达k-1节台阶的花费+cost[ k-1 ] ， 到达k-2节台阶的花费+cost [ k - 2 ]

至此，我们发现了规律，也就是递推公式，所以我们直接使用dp数组来进行动态规划，dp[ i ]的含义就是到达第i节台阶所需的花费。由于我们一开始说了，我们最终需要到达的台阶是n+1层，所以dp数组的长度就应该是n+1而不是n。

关于dp数组的初始化，我们一开始也说了，只有从台阶起步，我们才会需要花费，因为我们在0或1节台阶上的花费都是0，直接初始化这俩为0就可以开始递推了。

最终返回dp数组的最后一个元素即可。

代码：

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