使用最小花费爬楼梯(力扣LeetCode)动态规划

news2024/11/24 17:33:01

使用最小花费爬楼梯

题目描述

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 <= 1000
  • 0 <= cost[i] <= 999

动态规划五部曲

  1. 确定dp数组以及下标的含义
    使⽤动态规划,就要有⼀个数组来记录状态,本题只需要⼀个⼀维数组dp[i]就可以了。
    dp[i]的定义:到达第i台阶所花费的最少体⼒为dp[i]。
  2. 确定递推公式
    可以有两个途径得到dp[i],⼀个是dp[i-1] ⼀个是dp[i-2]。
    dp[i - 1] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 1] + cost[i - 1]。
    dp[i - 2] 跳到 dp[i] 需要花费 dp[i - 2] + cost[i - 2]。
    那么究竟是选从dp[i - 1]跳还是从dp[i - 2]跳呢?
    ⼀定是选最⼩的,所以dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
  3. dp数组如何初始化
    题⽬描述中明确说了 “你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。” 也就是说 到达 第 0 个台阶是不花费的,但从 第0 个台阶 往上跳的话,需要花费 cost[0]。
    所以初始化 dp[0] = 0,dp[1] = 0;
  4. 确定遍历顺序
    最后⼀步,递归公式有了,初始化有了,如何遍历呢?
    本题的遍历顺序其实⽐较简单,简单到很多同学都忽略了思考这⼀步直接就把代码写出来了。
    因为是模拟台阶,⽽且dp[i]由dp[i-1]dp[i-2]推出,所以是从前到后遍历cost数组就可以了。
  5. 举例推导dp数组
    拿示例2:cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] ,来模拟⼀下dp数组的状态变化,如下:
    如果
    在这里插入图片描述

代码

力扣提交代码

c++

class Solution {
public:
	int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
		vector<int> dp(cost.size() + 1);
		dp[0] = 0; // 默认第⼀步都是不花费体⼒的
		dp[1] = 0;
		for (int i = 2; i <= cost.size(); i++) {
			dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
		}
		return dp[cost.size()];
	}
};

c语言

int minCostClimbingStairs(int* cost, int costSize)
{
    int dp[1010]={0};//dp[0]=0,dp[1]=0 你可以从第一个台阶和第二个台阶开始往上爬,默认第一一步不消费体力 
    int coust=0;
    for(int i=2;i<=costSize;i++)
    {
    	dp[i]=dp[i-1]+cost[i-1]<dp[i-2]+cost[i-2]?dp[i-1]+cost[i-1]:dp[i-2]+cost[i-2];
	}
	return dp[costSize];
}

总代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int minCostClimbingStairs(int* cost, int costSize)
{
    int dp[1010]={0};//dp[0]=0,dp[1]=0 你可以从第一个台阶和第二个台阶开始往上爬,默认第一一步不消费体力 
    int coust=0;
    for(int i=2;i<=costSize;i++)
    {
    	dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
	}
	return dp[costSize];
}

int main()
{
	int cost[1010]={0};
	int costsize=0;
	scanf("cost = ");
	while(1)
	{
		char a;
		scanf("%c",&a);
		if(a==']')
			break;
		scanf("%d",&cost[costsize]);
		costsize++;
	}
	printf("%d",minCostClimbingStairs(cost,costsize));
	return 0;
 } 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1260707.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Springboot日志-logback

logback-spring.xml的配置项 共有一个父标签、两种属性、三个节点: 一个父标签&#xff1a;configuration 两种属性&#xff1a;contextName和property 三个节点&#xff1a;appender、root、logger 日志级别 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN &…

telnet-MISC-bugku-解题步骤

——CTF解题专栏—— 题目信息&#xff1a; 题目&#xff1a;这是一张单纯的图片 作者&#xff1a;未知 提示&#xff1a;无 解题附件&#xff1a; 解题思路&#xff1a; (⊙﹏⊙)这是个什么文件pcap文件分析_pcap文件打开-CSDN博客查了一下&#xff0c;但没看懂&#xff0c…

人工智能关键技术决定机器人产业的前途

人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;AI&#xff09;是指让计算机或机器具有类似于人类的智能和学习能力的技术。人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局&#xff0c;就像智能手机对传统手机的颠覆一样。本文从人工智能技术的发展趋势、…

使用STM32和蓝牙模块进行无线数据传输的实践

无线数据传输在现代通信领域中具有重要的地位&#xff0c;而蓝牙技术是一种常用的无线数据传输技术。本文介绍了如何使用STM32微控制器和蓝牙模块实现无线数据传输的方案&#xff0c;包括硬件设计、蓝牙模块配置、数据发送和接收等步骤&#xff0c;并给出相应的代码示例。 一、…

从中序与后序遍历序列构造二叉树(C++实现)

从中序与后序遍历序列构造二叉树 题目思路代码代码讲解 题目 力扣&#xff1a;从中序与后序遍历序列构造二叉树 思路 代码 class Solution { public:TreeNode* _build(vector<int>& inorder, vector<int>& postorder,int & peri,int lefti,int right…

2023.11.27如何使用内网穿透工具实现Java远程连接操作本地Elasticsearch搜索引擎

文章目录 前言1. Windows 安装 Cpolar2. 创建Elasticsearch公网连接地址3. 远程连接Elasticsearch4. 设置固定二级子域名 前言 简单几步,结合Cpolar内网穿透工具实现Java远程连接操作本地Elasticsearch。 什么是elasticsearch&#xff1f;一个开源的分布式搜索引擎&#xff0…

普通表计读数开发思路

一、普通表计类型介绍&#x1f349; 常见的普通表计有SF6&#xff0c;压力表&#xff0c;油位表&#xff08;指针类&#xff09;等。 图1&#xff1a;( 压力表) 图2&#xff1a;&#xff08;油位表-指针类&#xff09; 图3&#xff1a;&#xff08;SF6表&#xff09; 图4:&a…

系列二十一、Spring中bean的创建顺序

一、概述 我们知道启动IOC容器时&#xff0c;Spring会为我们创建各种各样的bean&#xff0c;那么思考一个问题&#xff0c;bean的创建顺序是由什么决定的呢&#xff1f;答&#xff1a;bean的创建顺序是由BeanDefinition的注册信息决定的&#xff0c;这个其实很好理解&#xff0…

linux安装部署redis

1、下载redis包2、解压3、进入解压路径编译安装4、修改配置文件使redis后台运行5、启动 1、下载redis包 https://redis.io/download/ 2、解压 tar -zxvf redis-7.2.3.tar.gz3、进入解压路径编译安装 cd redis-7.2.3 make && make install默认安装路径&#xff1a; …

CocosCreator 之 Tween缓动系统的使用

版本&#xff1a; 3.4.0 语言&#xff1a; TypeScript 环境&#xff1a; Mac 简介 在CocosCreator 3.x版本后&#xff0c; Tween缓动系统代替了原有的Action动作。官方使用缓动系统的主要目的之一是用于解决离线动画无法满足需求时的动态动画问题。 简单的示例&#xff1a; …

Linux文件操作应用及open和fork

1.文件操作的应用: 1).打开一个文件并往里面写入hello: #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <stdlib.h> #include <fcntl.h> #include <assert.h> int main() { int fdopen("file.txt",O_WRONLY|O_CREAT,0600); …

oracle免费资源 终止实例 以及新建一台实例的折腾记录

事情的背景是这样的&#xff0c;我的一台oracle小鸡&#xff0c;不太好用的样子&#xff0c;有时候SSH连不上&#xff0c;有时候莫名其妙卡住。所以我就想把它重新安装一下系统&#xff0c;恢复成最初的样子。 然后在网上查资料&#xff0c;是有办法把系统重装一下的。但是略微…

pdf加密文件解密(pdf文件解密小工具)

工具放在文章末尾&#xff01; 1.pdf文件加密后会有很多使用权限的限制很不方便&#xff0c;只要是为了pdf的数据不被二次利用&#xff0c;未加密的pdf功能都是可以正常使用的 2.加密后的pdf使用权限会被限制部分 3.工具只能解决pdf编辑等加密情况&#xff0c;不能解决文件打…

深度学习及其基本原理

深度学习的 Ups and Downs概念区分神经网络的构成深度学习基本原理深度学习的普遍近似定理扩展&#xff1a;反卷积网络——可视化每一层提取的特征 深度学习的 Ups and Downs 1958&#xff1a;感知机&#xff08;线性模型&#xff09;1969&#xff1a;感知机有局限性1980s&…

stream流和方法引用

1.Stream流 1.1体验Stream流【理解】 案例需求 按照下面的要求完成集合的创建和遍历 创建一个集合&#xff0c;存储多个字符串元素把集合中所有以"张"开头的元素存储到一个新的集合把"张"开头的集合中的长度为3的元素存储到一个新的集合遍历上一步得到的集…

Go 基本语法

一、​​​​变量定义方法 var 定义变量 var 变量名 类型 表达式 var name string "Snail" var age int 21 var isOK bool bool 2.类型推导方式定义变量 a 在函数内部&#xff0c;可以使用更简略的: 方式声明并初始化变量**注意&#xff1a;**短变量只能用于声…

MySQL数据库如何实现跨服务器访问数据

点击上方蓝字关注我 在使用MySQL数据库时&#xff0c;很多同学经常会问&#xff0c;我能跨服务器访问另一库的数据么&#xff1f;得到的答案很多时候是让人失望的。那么如果真的需要访问&#xff0c;又不想使用拷贝表及数据的方式&#xff0c;可以实现么&#xff0c;又该如何实…

【jupyter notebook中插件 nbextensions 安装失败分析与解决方法】

文章目录 问题描述分析与解决总结 问题描述 一开始在安装 notebook 中的插件 nbextensions 时根本没有注意到版本的适配问题&#xff0c;都是进行默认的安装&#xff0c;结果安装是最新版本的 notebook7.x&#xff0c;恰好 notebook7.x 版本不再适应插件 nbextensions&#xf…

【计算方法与科学建模】矩阵特征值与特征向量的计算(五):乘幂法的加速(带有原点移位的乘幂法)

文章目录 一、Jacobi 旋转法二、Jacobi 过关法三、Householder 方法四、乘幂法四、乘幂法的加速 矩阵的特征值&#xff08;eigenvalue&#xff09;和特征向量&#xff08;eigenvector&#xff09;在很多应用中都具有重要的数学和物理意义。 本文将详细介绍乘幂法的基本原理和步…

尚硅谷大数据项目《在线教育之实时数仓》笔记008

视频地址&#xff1a;尚硅谷大数据项目《在线教育之实时数仓》_哔哩哔哩_bilibili 目录 第10章 数仓开发之DWS层 P066 P067 P068 P069 P070 P071 P072 P073 P074 P075 P076 P077 P078 P079 P080 P081 P082 第10章 数仓开发之DWS层 P066 第10章 数仓开发之DW…