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]。
求爬楼梯的最小花费,考虑动态规划解法,因为每爬上一个楼梯后你可以选择爬一级或两级楼梯,因此每次都是从前面一级或者是前面两级的位置过来的,因此得出dp转移方程,用dp[i]表示爬到第i层的最小花费
dp[i] = min(dp[i-2]+cost[i-2],dp[i-1]+cost[i-1])
但是下面的代码测试时显示超时的
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
int n = cost.size();
vector<int> dp(n+1,0);
for(int i=2;i<n+1;i++){
dp[i] = min(dp[i-2]+cost[i-2],dp[i-1]+cost[i-1]);
}
return dp[n];
}
};