「这是我参与2022首次更文挑战的第39天，活动详情查看：2022首次更文挑战」
一、问题描述
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 cost[i]（下标从 0 开始）。
每当爬上一个阶梯都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。
请找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从下标为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。
题目链接：爬楼梯的最少成本
二、题目要求
样例 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 。
样例 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 6 。
考察
1.动态规划中等题型
2.建议用时15~30min
三、问题分析
这也是一道比较典型的动态规划问题，动态规划没做过的可以看这一篇入门题解：
还是用我们的三步走，老套路：
第一步 含义搞懂：
题目要求求出到达楼层顶部的最低花费，那我们动态规划的数组dp[i]就表示从下标0到达下标i的最小花费。
注意
这一题要求到达楼顶，所以虽然数组的下标到n-1，我们要求到n。
第二步 变量初始：
只需要初始化两个变量：
dp[0]=0;
dp[1]=0;
第三步 规律归纳：
假设i为2,那么dp[2]该如何利用前面两个dp关系呢？
0->2需要跳两步，花费dp[0]+cost[0]
1->2需要跳一步，花费dp[1]+cost[1]
dp[2]只能由上面的两个式子得到，我们选一个小的不就行了，那推广到dp[3]、dp[4]不也是一样。
所以dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);
三步走，打完收工！
四、编码实现
class Solution {
public:
int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
int i,n=cost.size();//初始化
int dp[n+2];
dp[0] = dp[1]=0;//变量初始
for (i=2;i<=n;i++)
{
dp[i] = min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);//规律归纳
}
return dp[n];//输出结果
}
};
