階段昇降の最小コスト ---パイセップ--- 「最小コスト上昇階段」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 整数配列のコストが与えられます。ここで、cost[i] は階段の i 番目のステップのコストです。料金を支払えば、1段でも2段でも登ることができます。 インデックス 0 のステップから開始することも、インデックス 1 のステップから開始することもできます。 フロアの最上部に到達するための最小コストを返します。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 1D DP ---パイセップ--- 「階段を登る最小コスト」問題は、1D DP セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Min Cost Climbing Stairs のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Min Cost Climbing Stairs の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 1D DP アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の 1D DP 問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの 1D DP 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 家の強盗 ---パイセップ--- 「House Robber」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- あなたは通り沿いの家々への強盗を計画しているプロの強盗です。各家には一定の金額の現金が隠されていますが、各家に強盗を防ぐ唯一の制約は、隣接する家にはセキュリティ システムが接続されており、同じ夜に隣接する 2 つの家に侵入された場合は自動的に警察に通報されることです。 各家の金額を表す整数配列 nums が与えられた場合、警察に通報せずに今夜強盗できる最大金額を返します。 関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 1D DP ---パイセップ--- 「住宅強盗」問題は、1D DP セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の中レベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- House Robber のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- House Robber の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Min Cost Climbing Stairs' problem.
1. 学ぶ
The 'Min Cost Climbing Stairs' problem is a key challenge in the 1D DP section.
This implementation focuses on medium-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Min Cost Climbing Stairs.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Min Cost Climbing Stairs carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
You are given an integer array cost where cost[i] is the cost of ith step on a staircase. Once you pay the cost, you can either climb one or two steps.
You can either start from the step with index 0, or the step with index 1.
Return the minimum cost to reach the top of the floor.
Write a function minCostClimbingStairs(cost: List[int]) -> int.
- •2 <= len(cost) <= 1000
- •0 <= cost[i] <= 999
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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])ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard 1D DP problem properties apply.
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