极客前端实战第0期对标阿里P6
给你一个整数数组成本，其中cost是爬第I级楼梯需要支付的成本。一旦你付了这个费用，你可以选择爬上一两个台阶。

可以选择从下标0或下标1的台阶上楼梯。

请计算并返回到达楼梯顶部的最低成本。

示例1:
输入:成本= [10，15，20]
产量:15
说明:您将从下标为1的步骤开始。
付15英镑，爬两级台阶到楼梯顶。
总费用是15英镑。

对书名或背景的注释
像爬楼梯一样爬楼梯。我们必须进行第三步。那么，我们如何进行第三步呢？有两种选择:从第二步开始走1步，或者从第一步开始走2步。
那么问题的关键就在于，在两个选择中:有几种方法可以到达第二步，也有几种方法可以到达第一步。找到两个选择的和就是到达第三步的方法的数量:

//递归公式

DP[I]= DP[I-1]+DP[I-2]；

爬楼梯的最小成本继续假设我们跨过第2级台阶。什么是跨越2步，就是上2步，交了2步的继续上楼费(加上成本[2])就是跨越2步。
//初始条件

DP[0]= cost[0]；也就是跨越阶梯的最小成本0。

dp[1] =成本[1]；也就是跨越第一步的最小成本。

因此，dp阵列的每个位置记录了穿过当前位置的最低成本。

然后，让我们回到假设。如何才能在跨过第2个阶梯之前，也就是在加上成本之前，得到所需的费用[2]？换句话说，我如何进行第二步？如果我知道如何到达第二步，那么它将花费我最少的代价，这是我到达第二步之前的最小代价，即Math.min(dp[i-1]，dp[i-2])，加上cost[2]就是穿越第二步的最小值。

所以，用动态编程来解决问题:

var minCostClimbingStairs = function(cost){

设len = cost.length
设arr =[]；
arr[0]= cost[0]；
arr[1]= cost[1]；

for(设I = 2；i < leni++) {
arr = Math.min(arr[i-1]，arr[i-2]) + cost
}

return Math.min(arr[len-1]，arr[len-2])；
};
极客前端实战第0期对标阿里P6
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