【代码随想录day23】使用最小花费爬楼梯-CSDN博客

文章讲述了如何使用动态规划方法解决爬楼梯问题，给出一个整数数组表示每个台阶的成本，目标是找到从下标0或1开始，以最低费用到达楼梯顶部的策略。通过构建dp数组来存储到达每个台阶的最低成本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目

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 。

代码

class Solution:
    def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) -> int:
        n = len(cost)
        dp = [0 for _ in range(n+1)]
        for i in range(2,n+1):
            dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2])
        return dp[n]