总结以下几道题：使用最小花费爬楼梯、不同路径、不同路径II、整数拆分、不同的二叉搜索树。
- 使用最小花费爬楼梯
和之前爬楼梯的方法不同，这回爬每一个台阶需要花费。模拟爬楼梯的过程，由于一开始可以从0 / 1 开始爬楼梯，因此可以理解为爬到0 / 1 台阶不需要花费。因此dp[0] = d[1] = 0,那么dp[2] = min(cost[1] + dp[1], cost[0] + dp[0])。
- 不同路径
由于限定了只能向下或者向右走，因此才有有限条路径。由于从左上角出发，因此前往第一行的和第一列的只有一种方法，就是一直往右走，或者一直往下走。 dp[i][j]的含义是，从左上角出发到第i行第j列有几条方法。递推公式为dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] 从左边来的和从右变来的。遍历顺序根据走路的方法，从上到下，从左到右遍历。
- 不同路径II
和上一题不同的是，有障碍。逻辑也比较清晰：初始化第一行第一列。当遇到障碍时，往后不再赋值，因为走不到了。在遍历的过程中，需要添加判断，当遇到障碍时不累加方法。
- 整数拆分
如何实现拆分的情况的枚举？dp[i]拆分数字i，可以得到最大乘积dp[i]。dp[i] = max(dp[i], max(i - j ) .j, dp[i - j] * j))。因此通过叠加一层j 循环来实现对拆分情况的枚举。
- 不同的二叉搜索树
给定一个整数 n，求以 1 ... n 为节点组成的二叉搜索树有多少种？ 想到了1-n各自做根节点的情况，但是如何累加全部的情况，并且如何对树形结构进行建模？dp[i] 1到i为节点组成的二叉搜索树的个数为dp[i]。dp += dp[以j为头节点左子树节点数量] * dp[以j为头节点右子树节点数量]。不断累加。和整数拆分有相似之处。相似在，在循环整个dp数组的时候，为了探寻所有可能再嵌入了一层循环遍历。
