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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 <= 10000 <= cost[i] <= 999
题解
这道题很有意思，我们每次上一个台阶。需要知道上前两个台阶所需要的总价格。然后判断来获取到达所需的最小的价格。
所以我们创建一个用于存放上到当前台阶所需要的价格的一个数组。初始化数组。
递推的公式，就是每次进行比较。
遍历顺序，就是需要注意最后一个值的时候，不是顶部，而是需要再往上走一截才是最顶部。
动态规划
const minCostClimbingStairs = (cost) => {
const costLength = cost.length
// 创建一个到达某个台阶所需要的最小值的数组
const dp = new Array(costLength + 1)
// 到达第0个和第一个台阶是不需要花费金额
dp[0] = dp[1] = 0
// 由于每次只能走一个或者两个
// 注意判断条件，需要 等于 才能结束
for (let i = 2; i <= costLength; i++) {
// 需要比较，到达i台阶时，所需的最小金额
dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2])
}
return dp[costLength]
}
总结
该题目 25 ：该题算是动态规划里面的一个小提升，需要我们找到递推公式，这个递推公式还是花费了一定的时间。
