内容简介：！！题干里的示例1需要仔细看一下哦，要到达顶层，即20那一层，可以跳过20这一层达到更高一层，也因此我们给cost数组最后加一个元素0，模拟最顶层的上一层无须花费力气。【代码思路】最简单的一维动态规划问题，自底向上。看效果，时间复杂度线性级别：
【题目描述】
！！题干里的示例1需要仔细看一下哦，要到达顶层，即20那一层，可以跳过20这一层达到更高一层，也因此我们给cost数组最后加一个元素0，模拟最顶层的上一层无须花费力气。
【代码思路】最简单的一维动态规划问题，自底向上。
【上代码】
class Solution:
def minCostClimbingStairs(self, cost: List[int]) -> int:
len1=len(cost)
cost.append(0)
dp=[]
dp.append(cost[0])
dp.append(cost[1])
for i in range(2,len1+1):
dp.append(min(dp[i-1],dp[i-2])+cost[i])
return min(dp[len1-1],dp[len1])
复制代码
看效果，时间复杂度线性级别：
这里有一个动态规划系列题目整理，供大家参考： blog.csdn.net/liukcqu/art…
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