Biaya Min Naik Tangga
Panduan rinci dan implementasi Python untuk masalah 'Biaya Minimal Menaiki Tangga'.
1. Belajar
Masalah 'Min Cost Menaiki Tangga' merupakan tantangan utama pada bagian DP 1D.
Implementasi ini berfokus pada logika tingkat menengah di Python.
Kami memprioritaskan akurasi teknis dan keterbacaan kode dalam solusi yang kami berikan.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Memvisualisasikan alur logika untuk Min Cost Climbing Stairs.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Bacalah rumusan masalah Biaya Min Menaiki Tangga dengan cermat.
2. Formulate brute force
Draf solusi berulang sederhana.
3. Identify inefficiency
Cari perhitungan yang berlebihan.
4. Optimize search path
Gunakan hashing atau pengurutan untuk mempercepat proses.
5. Final Implementation
Bersihkan kode untuk standar produksi.
Pernyataan Masalah
Anda diberi biaya array bilangan bulat di mana biaya[i] adalah biaya langkah ke-i pada tangga. Setelah Anda membayar biayanya, Anda dapat menaiki satu atau dua anak tangga.
Anda bisa memulai dari langkah dengan indeks 0, atau langkah dengan indeks 1.
Kembalikan biaya minimum untuk mencapai puncak lantai.
Tulis fungsi minCostClimbingStairs(cost: List[int]) -> int.
- •2 <= len(cost) <= 1000
- •0 <= cost[i] <= 999
Contoh
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
- Struktur masukan kosong
- Masukan elemen tunggal
- Batasan angka yang besar
Siap Memecahkannya?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Wawasan & Variasi Wawancara
Perincian Analisis Kompleksitas
Mengapa Waktu: Directly evaluates all possibilities.
Mengapa Luar Angkasa: Uses standard local memory.
Mengapa Waktu: Optimized paths reduce total operations.
Mengapa Luar Angkasa: May trade memory for speed.
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
Solusi yang Dioptimalkan Kode Python
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])Kode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
Kode Brute Force (Spoiler Dilindungi)
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
Properti masalah DP 1D standar berlaku.
Pertanyaan Terkait
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Sumber Daya Python yang Direkomendasikan
Perluas pengetahuan Anda dengan tutorial interaktif terkait, lembar contekan, dan perbandingan kode.
Loop Python
Pelajari cara menggunakan loop Python untuk melakukan iterasi pada data. Kuasai perulangan for, perulangan while, hancurkan, lanjutkan, dan ulangi praktik terbaik dengan contoh interaktif.
Cara Mengurutkan Daftar dengan Python
Pelajari cara mengurutkan daftar dengan Python menggunakan metode sortir() dan fungsi sortir(). Temukan contoh pengurutan kunci khusus dan urutan terbalik.
Lembar
Panduan referensi lengkap untuk manipulasi string Python. Kuasai pemformatan, pencarian, pemisahan, penggantian, dan pemeriksaan properti string.
Python vs JavaScript: Bahasa Pemrograman Mana yang Terbaik?
Perbandingan komprehensif antara Python dan JavaScript. Jelajahi perbedaan sintaksis, kinerja, kasus penggunaan (backend vs frontend), dan contoh pengkodean.