在创建非递减数组时最小化成本的动态规划问题

是一个经典的优化问题。动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法，通过将问题分解为子问题并保存子问题的最优解来求解整个问题。

在这个问题中，我们需要创建一个非递减数组，使得创建这个数组的成本最小化。每个数组元素的值必须大于或等于前一个元素的值。我们可以使用动态规划来解决这个问题。

首先，我们定义一个状态数组dp，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的非递减数组的最小成本。初始时，dp数组的所有元素都设置为0。

然后，我们遍历数组元素，对于每个元素nums[i]，我们需要选择一个前面的元素nums[j]（j<i），使得nums[i]大于或等于nums[j]，并且选择这个元素的成本最小。我们可以通过遍历前面的元素来找到最小成本。

具体的动态规划转移方程如下： dp[i] = min(dp[j] + cost)，其中j<i且nums[i]>=nums[j]，cost表示将nums[i]设置为nums[j]的成本。

最后，我们遍历dp数组，找到最小的成本，即为创建非递减数组的最小成本。

这个问题的应用场景包括但不限于：

• 在排序算法中，通过最小化成本创建非递减数组可以提高排序算法的效率。
• 在某些优化问题中，需要创建满足一定条件的非递减数组，通过最小化成本可以得到最优解。

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