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]
