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3.初始化：先把dp[0] = 0; dp[1] = dp[2] = 1; 初始化好就不会越界。

总结：状态转移方程dp[i] = Math.min (dp[i-1] + cos[i-1], dp[i-2] + cost[i-2])

动态规划（Dynamic Programming，简称 DP）是一种在数学、管理科学、计算机科学和经济学中用于求解决策过程最优化的数学方法。它通过将复杂问题分解成简单的子问题来解决，通过保存子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。...

个人主页：摆烂小白敲代码 创作领域：算法、C/C++ 持续更新算法领域的文章，让博主在您的算法之路上祝您一臂之力 欢迎各位大佬莅临我的博客，您的关注、点赞、收藏、评论是我持续创作最大的动力...

有一个长度为 n 的 01 串，其中有一些位置标记为 ?，这些位置上可以任意填充 0 或者 1，请问如何填充这些位置使得这个 01 串中出现互不重叠的 0 和 1 子串最多，输出子串个数。...

对于一个长度为 K 的整数数列：A1,A2,...,AK我们称之为接龙数列当且仅当 Ai 的首位数字恰好等于 Ai−1 的末位数字 (2≤i≤K)。

二维费用背包呢，编者感觉是二重01背包的进化体，之前我们讨论的都是只有一个限定背包容量，比如在背包容量为V所能获得的价值，现在二维费用背包就是又加上了重量，比如背包容量为V且背包重量不能超过为M所能获得的价值。...

混合背包问题是背包问题的另一种变体，结合了0/1背包、多重背包和完全背包的特点。在混合背包问题中，每种物品可以选择放入背包的次数是有限的，而且也可以选择放入的数量是无限的。 问题的描述如下： 给定一个背包容量为m，有...

完全背包问题呢，见名知意，就是所谓的物品无限多，选也选不完的那种，是多重背包的promax版本。完全背包问题是背包问题的一种变体，与0/1背包问题有所不同。在完全背包问题中，每种物品的数量是无限的，可以选择任意数量的某一种...