求出列表中每个整数求和所得的最小和

对于给定的整数列表，求出每个整数求和所得的最小和可以通过动态规划算法来解决。

动态规划算法的基本思想是将原问题拆解成若干子问题，通过求解子问题的最优解来推导出原问题的最优解。在这个问题中，我们可以定义一个状态数组dp，其中dp[i]表示从列表的第i个整数开始，到列表末尾的整数求和所得的最小和。

具体的动态规划算法如下：

1. 初始化状态数组dp，长度为列表的长度。
2. 从列表的最后一个整数开始，将dp的最后一个元素初始化为列表最后一个整数的值。
3. 从倒数第二个整数开始，依次计算dp[i]的值：
   • dp[i] = min(dp[i+1], dp[i+2]) + nums[i]，其中nums[i]表示列表中第i个整数的值。

• 最终，dp[0]即为所求的最小和。

下面是一个示例代码：

def min_sum(nums):
    n = len(nums)
    dp = [0] * n
    dp[n-1] = nums[n-1]
    
    for i in range(n-2, -1, -1):
        dp[i] = min(dp[i+1], dp[i+2]) + nums[i]
    
    return dp[0]

# 测试示例
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
min_sum = min_sum(nums)
print(min_sum)

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