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🍔 目录
- 🚩 题目链接
- ⛲ 题目描述
- 🌟 求解思路&实现代码&运行结果
- ⚡ 递归 -> 记忆化搜索 -> DP
- 🥦 求解思路
- 🥦 实现代码 - 递归
- 🥦 运行结果
- 🥦 实现代码 - 记忆化搜索
- 🥦 运行结果
- 🥦 实现代码 - DP
- 🥦 运行结果
- 💬 共勉
🚩 题目链接
- 746. 使用最小花费爬楼梯
⛲ 题目描述
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。
示例 1:
输入:cost = [10,15,20]
输出:15
解释:你将从下标为 1 的台阶开始。
- 支付 15 ,向上爬两个台阶,到达楼梯顶部。
总花费为 15 。
示例 2:
输入:cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
输出:6
解释:你将从下标为 0 的台阶开始。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 2 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 4 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 6 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达下标为 7 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 9 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达楼梯顶部。
总花费为 6 。
提示:
2 <= cost.length <= 1000
0 <= cost[i] <= 999
🌟 求解思路&实现代码&运行结果
⚡ 递归 -> 记忆化搜索 -> DP
🥦 求解思路
- 每个位置,如果我们选择向上爬一个楼梯,或者爬俩个楼梯,我们必须支付当前位置的费用,该过程存在着重复子问题的过程,可以通过递归来求解,但是递归会时间超限。所以,在此基础上我们可以通过缓存来做,直接通过,最后dp也就呼之欲出啦。
- 实现代码如下所示:
🥦 实现代码 - 递归
class Solution {
private int[] cost;
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
this.cost=cost;
int n=cost.length;
return Math.min(process(n-1),process(n-2));
}
public int process(int n){
if(n==0) return cost[0];
if(n==1) return cost[1];
return Math.min(process(n-1),process(n-2))+cost[n];
}
}
🥦 运行结果
🥦 实现代码 - 记忆化搜索
class Solution {
private int[] cost;
private int[] dp;
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
this.cost=cost;
int n=cost.length;
this.dp=new int[n];
return Math.min(process(n-1),process(n-2));
}
public int process(int n){
if(dp[n]!=0) return dp[n];
if(n==0) return dp[0]=cost[0];
if(n==1) return dp[1]=cost[1];
return dp[n]=Math.min(process(n-1),process(n-2))+cost[n];
}
}
🥦 运行结果
🥦 实现代码 - DP
class Solution {
private int[] cost;
private int[] dp;
public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
this.cost=cost;
int n=cost.length;
this.dp=new int[n];
dp[0]=cost[0];
dp[1]=cost[1];
for(int i=2;i<n;i++){
dp[i]=Math.min(dp[i-1],dp[i-2])+cost[i];
}
return Math.min(dp[n-1],dp[n-2]);
}
}
🥦 运行结果
💬 共勉
最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉! |