动态规划之使用最小花费爬楼梯【LeetCode】

动态规划之使用最小花费爬楼梯

LCR 088. 使用最小花费爬楼梯
- 解法1
- 解法2

LCR 088. 使用最小花费爬楼梯

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解法1

状态表示（这是最重要的）：dp[i]表示以第i级台阶为楼层顶部，到达第i层台阶的最低花费。
状态转移方程（最难的）：dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1], dp[i-2]+cost[i-2]);
初始化：根据题意，我们需要知道到达第1层和第2层台阶的最低花费，第1层和第2层台阶的最低花费为0，并且vector会自动将所有元素初始化为0，所以可以忽略这一步。
填表顺序：当我们求解当前问题时，需要知道所需较小子问题的解，这就需要我们先求解得到较小子问题的解，这就是填表顺序。我们这道解法是从左向右填表。
返回值：n = cost.size(); return dp[n];

代码实现：

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

解法2

状态表示（这是最重要的）：dp[i]表示从第i级台阶开始，到达楼层顶部的最低花费。
状态转移方程（最难的）：dp[i] = cost[i]+min(dp[i+1], dp[i+2]);
初始化：n = cost.size(); dp[n-1]=cost[n-1], dp[n-2]=cost[n-2];
填表顺序：当我们求解当前问题时，需要知道所需较小子问题的解，这就需要我们先求解得到较小子问题的解，这就是填表顺序。我们这道解法是从右向左填表。
返回值：return min(dp[0], dp[1]);

代码实现：

class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {int n = cost.size();vector<int> dp(n);dp[n-1]=cost[n-1], dp[n-2]=cost[n-2];for(int i = n-3; i >= 0; i--){dp[i] = cost[i]+min(dp[i+1], dp[i+2]);}return min(dp[0], dp[1]);}
};