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一魚多吃 用費式數列的模型來解 Min Cost Climbing Stairs_Leetcode #746_精選75題

更新於 2024/09/23閱讀時間約 8 分鐘
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這題算是前面那題Climbing stairs的變形題,有點小變化,但是稍微想一下還是能推導出來,算是很好的一維動態規劃1D DP練習題。

回憶一下題過的DP解題框架與三大步驟

1. 定義狀態 [我在哪裡]

2. 定義狀態轉移關係式(通則) [我從哪裡來] => [答案從哪裡推導而來]

3. 釐清初始狀態(也可以說是遞迴的終止條件) [第一步怎麼走,怎麼出發的]


題目敘述

詳細的原文題目可以在這裡看到 Min Cost Climbing Stairs


題目說每次可以爬一階樓梯或兩階樓梯,爬到第i層階梯時,會有一個附帶成本cost[i]

題目問爬到終點(最高階樓梯)的最小成本是多少。


測試範例:

Example 1:

Input: cost = [10,15,20]
Output: 15
Explanation: You will start at index 1.
- Pay 15 and climb two steps to reach the top.
The total cost is 15.

Example 2:

Input: cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
Output: 6
Explanation: You will start at index 0.
- Pay 1 and climb two steps to reach index 2.
- Pay 1 and climb two steps to reach index 4.
- Pay 1 and climb two steps to reach index 6.
- Pay 1 and climb one step to reach index 7.
- Pay 1 and climb two steps to reach index 9.
- Pay 1 and climb one step to reach the top.
The total cost is 6.

這裡我們走過一遍DP解題框架

1. 定義DP狀態 
[我在哪裡]

這題滿直覺的,就令DP[n]為爬n階樓梯的最小成本

最後所求就是min( DP[n-1], DP[n-2] ),因為最後一次要嘛踩一階可以到最後一層,要嘛踩兩階可以到最後一層。


2. 定義DP狀態轉移關係式(通則)
[我從哪裡來] => [答案從哪裡推導而來]

題目說每次可以爬一階樓梯或兩階樓梯,也就是說

假如當下這層是第i階樓梯,那麼我們有兩種方式可以到達這裡:

一種是先到i-1階,接著再爬一階樓梯,那麼我們就到了第n階。

另一種是先到i-2階,接著再爬兩階樓梯,那麼我們就到了第n階。

題目要求我們計算最小成本,所以是取min最小值。

然後,別忘了,抵達第i層階梯時,本身有一個附帶成本cost[i]

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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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這題乍看之下是新題目,但仔細一想, 其實只是前面介紹過的費式數列的小變形而已,解題思想基本不變。 題目說每次可以爬一階樓梯或兩階樓梯,問爬到n階的方法數是多少。
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深入淺出,從最基本的 費式數列, 一探動態規劃的奧秘與精隨。
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