leetcode 动态规划(基础版) 使用最小花费爬楼梯

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。

题解:

本题开始真正使用动态规划的知识了,本人也是初次入门,只是即兴写下所学所感,在这过程中可能有出错的地方,欢迎大家一起讨论。

每一次爬楼梯不再像之前爬楼梯那样单纯递推就可求出,而是要在递推的基础上满足整体最优解。

每一次的更新策略是走到本层楼梯应该是从上一步和上两步中花费最少的走上来的。即:

dpi=min(dpi-1+costi-1,dpi-2+costi-2);

cpp 复制代码
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
        vector<int>dp(cost.size()+1,0);
        for(int i=2;i<=cost.size();i++){
            dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
        }
        return dp[cost.size()];
    }

写出这道题后让我心里对动态规划和贪心做了个对比,目前得出的结论是:

贪心:在实现每一层时,按一个策略从多个选法中选择最优的,通过局部最优达到整体最优。

动态规划:先把到本层的所有策略都做一遍,然后再从中选择最优的,通过小整体最优得到大整体最优解。

相关推荐
小雨下雨的雨5 小时前
井字棋AI机器人实现详解 - Minimax算法实战-鸿蒙PC Electron框架完成
前端·人工智能·算法·华为·electron·鸿蒙
xieliyu.8 小时前
Java算法精讲:双指针(三)
java·开发语言·算法
一条小锦吕*8 小时前
基于Spring Boot + 数据可视化 + 协同过滤算法的推荐系统设计与实现(源码+论文+部署全讲解)
spring boot·算法·信息可视化
如竟没有火炬10 小时前
最大矩阵——单调栈
数据结构·python·线性代数·算法·leetcode·矩阵
8Qi810 小时前
LeetCode 1143 & 718:最长公共子序列 / 最长重复子数组
算法·leetcode·职场和发展·动态规划
绿算技术11 小时前
万卡推理集群存储选型分析:从核心架构到应用视角
大数据·科技·算法·架构
想吃火锅100512 小时前
【leetcode】1.两数之和js版
javascript·算法·leetcode
net3m3312 小时前
一阶软件低通滤波器算法
人工智能·算法
水木流年追梦13 小时前
大模型入门-大模型优化方法12-YaRN 长文本外推技术
人工智能·分布式·算法·正则表达式·prompt