Costo mínimo para subir escaleras
Guía detallada e implementación de Python para el problema 'Costo mínimo para subir escaleras'.
1. aprender
El problema del 'Coste mínimo para subir escaleras' es un desafío clave en la sección DP 1D.
Esta implementación se centra en la lógica de nivel medio en Python.
Priorizamos la precisión técnica y la legibilidad del código en las soluciones que brindamos.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualización del flujo lógico para subir escaleras con costo mínimo.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lea atentamente el planteamiento del problema de Costo mínimo para subir escaleras.
2. Formulate brute force
Redacte una solución iterativa simple.
3. Identify inefficiency
Busque cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Utilice hash o clasificación para acelerar el proceso.
5. Final Implementation
Limpiar el código para los estándares de producción.
Declaración del problema
Se le proporciona un costo de matriz de números enteros donde costo[i] es el costo del i-ésimo escalón de una escalera. Una vez que pague el costo, podrá subir uno o dos escalones.
Puede comenzar desde el paso con índice 0 o desde el paso con índice 1.
Devuelve el coste mínimo para llegar a la cima del piso.
Escribe una función minCostClimbingStairs(cost: List[int]) -> int.
- •2 <= len(cost) <= 1000
- •0 <= cost[i] <= 999
Ejemplos
cost = [10,15,20]
15
Start at index 1, pay 15, and climb to the top. Total is 15.
cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
6
Start at index 0, pay 1, climb to 2, pay 1, climb to 4, pay 1, climb to 6, pay 1, climb to 7, pay 1, climb to 9, pay 1, climb to top. Total is 6.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estructuras de entrada vacías
- Entradas de un solo elemento
- Grandes límites numéricos
¿Listo para resolver?
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Ideas y variaciones de la entrevista
Desglose del análisis de complejidad
Por qué el tiempo: Directly evaluates all possibilities.
Por qué el espacio: Uses standard local memory.
Por qué el tiempo: Optimized paths reduce total operations.
Por qué el espacio: May trade memory for speed.
Código Python de solución optimizada
Código Python de solución optimizada
def min_cost_climbing_stairs_opt(cost):
cost.append(0)
for i in range(len(cost) - 3, -1, -1):
cost[i] += min(cost[i + 1], cost[i + 2])
return min(cost[0], cost[1])Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
Código de fuerza bruta (spoiler guardado)
def min_cost_climbing_stairs_brute(cost):
def solve(i):
if i >= len(cost): return 0
return cost[i] + min(solve(i + 1), solve(i + 2))
return min(solve(0), solve(1))Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 1D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Se aplican las propiedades estándar del problema 1D DP.
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