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使用最小花费爬楼梯

使用最小花费爬楼梯 力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/min-cost-climbing-stairs 数组的每个下标作为一个阶梯,第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值...一定是选最小的,所以dp[i] = min(dp[i - 1], dp[i - 2]) + cost[i]; 注意这里为什么是加cost[i],而不是cost[i-1],cost[i-2]之类的,因为题目中说了...举例推导dp数组 拿示例2:cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] ,来模拟一下dp数组的状态变化,如下: 746.使用最小花费爬楼梯 如果大家代码写出来有问题...因为是当你爬上一个台阶就要花费对应的体力值! 所以我定义的dp[i]意思是也是第一步是要花费体力的,最后一步不用花费体力了,因为已经支付了。...学算法,认准「代码随想录」,没毛病!

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    最小花费爬楼梯(动态规划)问题

    一·题目: 最小花费爬楼梯_牛客题霸_牛客网 二·思路: 思路:动态规划+找前后规律化简题意:此题想要的结果其实就是能上到顶楼也就是: 分为:1·要么到达数组最后一个元素的位置。...2.要么最后一次移动直接出数组到达末位置+1; 假设到达数组某个位置要花的前(也就是加上元素的值,这里可以理解为只要到达那个位置就要加上该元素的值) 因此设dp[i]为到达i位置的最小花费,因此可向前推导出它有可能是...i-1位置走了一步,也有能是i-2位置走了两步 因此可以推导出dp[i]=min(dp[i-1],dp[i-2])+cost[i] (因为这里是要求最小花费) 但是有个情况要判断,也就是如果cost...数组只有一个这时需要返回此位置元素值即可 还有就是对dp数组预处理:dp[0]dp[1];->处理成cost[0] cos[1]; 下面就是返回时候要注意,根据成功的两种情况返回dp数组最后两个最小的元素之一

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    2-2 畅通工程之局部最小花费问题 (30 分)【普利姆算法】

    2-2 畅通工程之局部最小花费问题 (30 分) 某地区经过对城镇交通状况的调查,得到现有城镇间快速道路的统计数据,并提出“畅通工程”的目标:使整个地区任何两个城镇间都可以实现快速交通(但不一定有直接的快速道路相连...输入样例: 4 1 2 1 1 1 3 4 0 1 4 1 1 2 3 3 0 2 4 2 1 3 4 5 0 输出样例: 3 刚看的普利姆算法应该就是各种更新最小值。...然后选最小的就行 #include #include #include #define inf 999999999 int n,e[101...= price;//存值 } vis[1] = 1;//判断是否访问过 for(int i = 1;i 算法...3.开始普利姆算法 while没有访问完,就一直循环 从 dis里面选最小的。 内部,先更新联通剩余点的最小的权,放在min里面。 然后修路修最短的那个。 接着修完路就可以更新最小dis,

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    使用最小花费爬楼梯

    递归 /** 1步骤 目标: 找到达到楼层顶部的最低花费 旁白:假如当cost[i] 位置,继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯 消耗能量是一样的。...求选择跳跃1个还是跳跃2个 方式: 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值,然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯 旁白:cost:达到楼层顶部 有2个方式...minCostClimbingStairs(cost,dp,n-2)+cost[n-2]; //走过阶梯n 需要消耗能量 dp[n]=min(one,two); //走到阶梯n+1, 需要消耗能量最小能能量...return dp[n]; } 动态规划 // 走到阶梯n+1, 需要消耗能量最小能能量 //执行用时: 24 ms, 在Min Cost Climbing Stairs...}else { dp[i]=dp[i-2]+cost[i]; } } //走到阶梯n+1, 需要消耗能量最小能能量

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    使用最小花费爬楼梯(DP)

    题目 数组的每个索引做为一个阶梯,第 i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i] (索引从0开始)。...每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值,然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯。 您需要找到达到楼层顶部的最低花费。在开始时,你可以选择从索引为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。...示例 1: 输入: cost = [10, 15, 20] 输出: 15 解释: 最低花费是从cost[1]开始,然后走两步即可到阶梯顶,一共花费15。...示例 2: 输入: cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] 输出: 6 解释: 最低花费方式是从cost[0]开始,逐个经过那些1,跳过cost[3],一共花费...动态规划 f(i)f(i)f(i) 表示走到台阶i的最小花费 那么到达台阶i,可以从i-1 和 i-2过来,取一个小的 那么 f(i)=cost[i]+min(f(i−1),f(i−2))f(i)

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    使用最小花费爬楼梯----动态规划篇

    使用最小花费爬楼梯题解集合 递归 动态规划 动态规划优化---状态压缩 ---- 递归 思路: 将问题转化为对二叉树的遍历,因为初始阶段可以选择0或1,因此会有两颗二叉树,那么最终结果取这两颗二叉树中较小值...true) + cost[index]; } }; ---- 动态规划 理解题意: 只有从当前台阶准备往上面继续跨台阶的时候,才需要加上跨当前台阶的费用 1.dp[i]的含义 到达当前第i级台阶,需要的最小花费为...[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]) 因为跨上第i级台阶的前,我们可能处于第i-1级台阶,也可能处于第i-2级台阶,当我们处于第i-1级台阶的时候,我们只需要跨一步,就可以到达第i级台阶,花费为...当我们处于第i-2级台阶的时候,我们需要跨两步到达第i级台阶,花费为dp[i-2]+cost[i-2] 那么对于第i级台阶来说,有两种方式可以到达,我们需要从中挑选中花费最少的一种,即dp[i]=min

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    使用最小花费爬楼梯

    使用最小花费爬楼梯:https://leetcode-cn.com/problems/min-cost-climbing-stairs/ 一起刷题吧 一、题目分析 输入:由数值组成的数组 输出:到达楼层顶部的最低花费...难度:简单 标签:贪心,动态规划 示例 1: 输入: cost = [10, 15, 20] 输出: 15 解释: 最低花费是从cost[1]开始,然后走两步即可到阶梯顶,一共花费15。...示例 2: 输入: cost = [1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1] 输出: 6 解释: 最低花费方式是从cost[0]开始,逐个经过那些1,跳过cost[3],一共花费...二、参考代码 这个题是动态规划里比较简单的题目,动态方程也比较好想: F[i] 表示走到第 i 层需要的最小的步数,只是走到 F[i] = min(F[i-1] + cost[i-1], F[i-2]...self, cost: List[int]) -> int: if not cost: return 0 # F[i] 表示走到第 i 层需要的最小的步数

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    每日一练:【动态规划算法】斐波那契数列模型之使用最小花费爬楼梯(easy)

    使用最小花费爬楼梯 2....状态表示: 我们根据题目要求,我们设dp[i]以i为结尾,跳到i台阶的最小花费 2. 状态转移方程: 我们现在要尝试根据dp[i]位置之前或之后的值去表示出dp[i]。...返回值: 返回到达楼顶的最小花费,即dp[n]....那么求从i出发到楼顶的最小花费,就是当前i阶的花费加上从i + 1出发 的最小花费或从i + 2出发的最小花费,即状态表示方程是dp[i] = cost[i] + min(dp[i + 1], dp[i...返回值: 由题意知,我们可以从0阶或者1阶出发,因此为此时dp[0]表示从0出发到达楼顶的最小花费,dp[1]表示从1出发到达楼顶的最小花费,因此,我们取两者之间的最小值返回。

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    随机增量算法 - 最小圆覆盖

    文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法,它对理论知识要求不高,算法时间复杂度低,应用范围广大。...最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点,求一个半径最小的圆,能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆,加入第i个点,如果在圆内或边上则什么也不做。...(因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆,所以重复三次) 遍历完所有点之后,所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...,则p一定在SU{p}的最小覆盖圆上。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内,则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在,那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上,接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。

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