花费专题

每日一练5:最小花费爬楼梯（含链接）

1.链接最小花费爬楼梯_牛客题霸_牛客网 2.题目 3.代码 class Solution {public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {vector<int> dp(cost.size() + 1);dp[0] = 0;dp[1] = 0;for(int i = 2; i <= cost.size() ; i++){d

两个月冲刺软考——概念+求已知内存按字节编址从(A)…到(B)…的存储容量+求采用单/双缓冲区需要花费的时间计算类型题目讲解

1.四个周期的区别与联系时钟周期：也称为CPU周期或机器周期，是CPU操作的基本时间单位。指令周期：是指CPU执行一条指令所需的全部时间。一个指令周期通常由多个时钟周期组成，因为执行一条指令可能需要多个步骤，如取指令、译码、执行、访存和写回等。总线周期：总线周期是数据在计算机总线上传输所需的时间。它涉及CPU与其他系统组件（如内存、输入/输出设备）之间的数据传输。一个总线周期可能包括

leetcode746:最小花费爬楼梯

最小花费爬楼梯给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。 public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {int[] dp = new int[

动态规划DP--斐波那契数、爬楼梯、使用最小花费爬楼梯等示例代码

动态规划DP 文章目录动态规划DP509. 斐波那契数70. 爬楼梯746. 使用最小花费爬楼梯62. 不同路径63. 不同路径II343.整数拆分 509. 斐波那契数 509. 斐波那契数斐波那契数（通常用 F(n) 表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 0，F(1) =

在档案数字化建设中，主要花费包括以下几个方面： 1. 技术设备和软件：包括购买和维护服务器、计算机、扫描仪、存储设备等硬件设备，以及购买和使用专久智能档案数字化软件和系统。 2. 人力资源：数字化建设需要专业的技术人员进行系统开发、维护和运营，以及档案工作人员进行档案扫描、整理、分类和导入等操作。 3. 培训和教育：对档案工作人员进行数字化技术和系统使用的培训和教育，使其能够熟练使用相关设备和软件

记一次花费一天时间debug的过程

原本是在项目中解决一个问题，结果出了另一个问题，结果原来的问题没解决，反而被新的问题占据了一天时间，开发中这种情况应该也挺常见的吧，只是debug的过程感觉不太好，不过这也算是一种成长吧。 bug情况记录：社区问题问答问题描述： tomcat运行突然卡住。 web.xml ： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><web-app version

送检了200多款主食冻干，花费百万后，我测评了VE、希喂、朗诺！

主食冻干真是养猫的好帮手，方便、易喂，还能为猫咪提供全面营养！它模拟了猫咪的自然捕猎饮食，采用低温脱水和灭菌技术制成。这样的主食冻干不仅让铲屎官们的喂养变得轻松，还满足了猫咪的味蕾和营养需求。更重要的是，它避免了生骨肉喂养可能带来的风险。可以说，主食冻干是猫咪和铲屎官共同的理想选择！不过，市面上的主食冻干品牌繁多，质量良莠不齐。有些产品营养不足、内脏含量过高，甚至存在质检问题。这样的冻干食品对

代码随想录算法训练营第38天|● 理论基础 ● 509. 斐波那契数● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划理论基础动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的，动态规划做题步骤确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组动态规划

代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数 - 力扣（LeetCode） class Solution {public int fib(int n) {if (n <= 1) {return n;}int[] dp = new int[n + 1];dp[0] = 0;dp[1] = 1;for (int i = 2; i <= n; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];}re

【代码随想录算法训练Day38】LeetCode 509.斐波纳契数、LeetCode 76.爬楼梯、LeetCode 746. 使用最小花费爬楼梯

Day38 动态规划又开始了新的章节，有了点难度的感觉。。动态规划五部曲：确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式 dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组这些以后慢慢参透 LeetCode 509.斐波纳契数最简单的动态规划，甚至不需要动态规划就可以解决的问题。初始状态、递推公式都已经有了，这道题就很简单了。 class Solution {pu

day 38 ||第九章动态规划part01||509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数首先我想的是递归方法，蒙对了，不过你自己对比一下你的递归和卡尔的递归，是不是还可以简化。。。。。 class Solution {public int fib(int n) {if(n==0) return 0;if(n == 1) return 1;int sum = recursion(n-1)+recursion(n-2);return sum;}private

【动态规划算法题记录】746. 使用最小花费爬楼梯

题目描述给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。题目分析这题答题思路我想的是对的，但是错在了推导上。 dp数组：dp[i]是到达第i层的最低消费递推公式：我们当然知道爬到第

618火爆来袭，退换货花费多咋办？

姐妹们，一年一度的618就要来了，你准备好了吗，虽然咱们的钱包鼓鼓的，但是咱们的购物袋也要鼓鼓的呀，我们就是要多买，多买，多买，这样才能更显示出自己更爱自己了。言归正传，你还担心在618购物节中买到不合适的商品而犹豫不决吗？疯狂“买买买”的同时，已帮你准备好了一波寄件优惠，为“退退退”做好准备！告别退货成本高昂和流程繁琐的旧时代，快收下这份寄件攻略。无运费险！闪侠惠递寄快递

代码随想录算法训练营Day38|动态规划理论基础、2.斐波那契数、3.爬楼梯、4.使用最小花费爬楼梯

动态规划理论基础代码随想录 (programmercarl.com) 动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种算法设计技术，它通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决优化问题。动态规划通常用于解决那些具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。（可以理解为一种递推）重叠子问题：在递归算法中，相同的子问题会被多次计算。动态规划通过存储这些子问题的解来避

代码随想录算法训练营第38天 [ 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯]

代码随想录算法训练营第38天 [ 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯] 动态规划做题顺序 1.明确dp数组的含义 2.递推公式 3.dp数组的初始化 4.确认遍历的顺序 5.举例看看递推公式满不满足一、509. 斐波那契数链接: 代码随想录. 思路：经典dp数组做题状态：看解析后做出来了 class Solution {public

2024/06/11--代码随想录算法1/17|理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础动态规划：当前状态由前面的状态推导而来贪心：局部选最优动态规划5步曲确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组 509. 斐波那契数力扣链接动态规划5步曲确定dp数组（dp table）以及下标的含义：dp[i]是F(i）确定递推公式，dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2] i>1dp

刷代码随想录有感（99）：动态规划——使用最小花费爬楼梯

题干：代码： class Solution {public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {vector<int>dp(cost.size() + 1);dp[0] = 0;dp[1] = 0;for(int i = 2; i <= cost.size(); i++){dp[i] = min(dp[i - 1] + cost[

力扣题解-746. 使用最小花费爬楼梯（动态规划）

题目：746. 使用最小花费爬楼梯数组的每个索引作为一个阶梯，第 i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 costi。每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值，然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯。您需要找到达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从索引为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。示例 1: 输入: cost = [10, 15, 20] 输出: 15 解释:

day38 ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数斐波那契数（通常用 F(n) 表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 0，F(1) = 1F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给定 n ，请计算 F(n) 。示例 1：输入：n = 2输出：1解释：F(2) = F(1) +

每日一题34：数据分组之查找每个员工花费的总时间

一、每日一题表: Employees +-------------+------+| Column Name | Type |+-------------+------+| emp_id | int || event_day | date || in_time | int || out_time | int |+-------------+--

LeetCode746使用最小花费爬楼梯

题目描述给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。解析动态规划问题，第i级所花费的有两种情况，一个是通过前一级跳过当前级数上去，此时的花费就是上一级的最小花费。另一个是通过自身爬出去

代码随想录算法训练营第三十八 |● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

我在每一个算法开始之前都会去认真的看一下这个理论基础，或者说是算法的主要思想，可以直接看视频carl讲解的很清晰；其次还会大致看一下这一part中的题型及难度动态规划理论基础讲解链接：https://programmercarl.com/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 视

动态规划3：746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划解题步骤： 1.确定状态表示：dp[i]是什么 2.确定状态转移方程：dp[i]等于什么 3.初始化：确保状态转移方程不越界 4.确定填表顺序：根据状态转移方程即可确定填表顺序 5.确定返回值题目链接：746. 使用最小花费爬楼梯 - 力扣（LeetCode）题解1： 1.状态表示：dp[i]表示到达下标为i台阶的最小花费 2.状态转移方程：dp[i]=min(d

使用最小花费爬楼梯 | 动态规划

1.使用最小花费爬楼梯题目连接：746. 使用最小花费爬楼梯给你一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。 2.题目解读例如上面的例子，从下标为0的地方开始爬楼梯，向上爬一个或者两个台阶，最

代码随想录算法训练营day41 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的动态规划的解题步骤确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组动态规划应该如何debug？找问题的最好方式就是把dp数组打印出来，看看究竟是不是按照自己思路推导的！ 509. 斐波那契数确

代码随想录算法训练营第38天 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

代码随想录算法训练营第38天 | 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯理论基础自己看到题目的第一想法看完代码随想录之后的想法链接: 509. 斐波那契数链接: 70. 爬楼梯链接: 746. 使用最小花费爬楼梯理论基础五部曲： 1.确定dp数组（dp table）以及下标的含义 2.确定递推公式 3.dp数组如何初始化 4.确定遍历顺序