动态规划怎么学？
学习一个算法没有捷径，更何况是学习动态规划，
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1. 题目解析
题目链接：746. 使用最小花费爬楼梯 - 力扣（Leetcode）
老规矩，我们先来分析一下题目，
题目要求计算返回到达楼顶的最低费用，我们先来看看第一个示例，
可以看到他返回的是15，证明15能一步走到楼顶而10不能，
我们由此可以推出，楼顶是超出数组的后一个位置，
知道了这个，题意就基本上理解了。
2. 算法原理
1. 状态表示
根据之前的学习我们已经知道该怎么分析状态表示了，
就是 dp[ i ] 位置表示什么，或者说怎么表示 dp [ i ]，根据题目要求，
dp[ i ] 就是到达 i 位置的最小花费。
2. 状态转移方程
推导状态转移方程的技巧其实就是，用之前或者之后的状态，推导出 dp[ i ] 的值。
根据最近的一步划分问题，就好像这道题目，
而最近的一步有两种情况，
1. 从 dp[ i - 1 ] 走一步过来，支付cost[ i - 1 ] 的费用；
2. 从 dp[ i - 2 ] 走两步过来，支付cost[ i - 2 ] 的费用。
而 dp[ i ] 就是到达 i 位置的最小花费，
那我们就能得出状态转移方程：
dp [ i ] = min( dp[ i - 1 ] + cost[ i - 1 ]，dp[ i - 2 ] + cost[ i - 2 ] )
3. 初始化
初始化时为了填表的时候不越界。
所以我们需要初始化的就是 dp[ 0 ] 和 dp[ 1 ]。
dp[ 0 ] = dp[ 1 ] = 0。
4. 填表顺序
填表顺序这次还是从左往右。
5. 返回值
因为我们需要到达楼顶，也就是数组后一个位置，所以应该返回的是 dp[ n ]。
3. 代码编写
class Solution { public: int minCostClimbingStairs(vector& cost) { int size = cost.size(); // 创建dp表，这样初始化默认填充的是 0 vector dp(size + 1); // 填表 for(int i = 2; i <= size; i++) { dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]); } // 返回结果 return dp[size]; } };
写在最后：
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