当前位置: 首页 > news >正文

746. 使用最小花费爬楼梯 --力扣 --JAVA

题目

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。

解题思路

  1. 到台阶n的最小花费为n - 1 和 n - 2中的最小花费加上自身;

代码展示

class Solution {public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {for (int i = 2; i < cost.length; i++){cost[i] += Math.min( cost[i - 1], cost[i - 2]);}return Math.min(cost[cost.length - 1], cost[cost.length - 2]);}
}

相关文章:

746. 使用最小花费爬楼梯 --力扣 --JAVA

题目 给你一个整数数组 cost &#xff0c;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&#xff0c;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。 解题思路 到…...

使用Verdaccio搭建私有npm仓库

搭建团队的私有仓库&#xff0c;保证团队组件的安全维护和私密性&#xff0c;是进阶前端开发主管路上&#xff0c;必不可少的一项技能。 一、原理 我们平时使用npm publish进行发布时&#xff0c;上传的仓库默认地址是npm&#xff0c;通过Verdaccio工具在本地新建一个仓库地址…...

87 GB 模型种子,GPT-4 缩小版,超越ChatGPT3.5,多平台在线体验

瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好&#xff0c;我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了&#xff0c;火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说&#xff0c;直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节&am…...

Golang 数组 移除元素 双指针法 leetcode27 小记

文章目录 移除元素 leetcode27暴力解法双指针法1. 快慢指针2. 双向指针 移除元素 leetcode27 go中数据类型的分类&#xff1a; 1.值类型&#xff1a;int、float、bool、string、数组、结构体 2.引用类型&#xff1a;指针、切片、map、管道、接口 由于切片为引用类型&#xff0c…...

c# OpenCV 图像裁剪、调整大小、旋转、透视(三)

图像裁剪、调整大小、旋转、透视图像处理基本操作。 croppedImage 图像裁剪Cv2.Resize() 调整图像大小图像旋转 Cv2.Rotate()旋转Cv2.Flip()翻转Cv2.WarpAffine()任意角度旋转Cv2.GetAffineTransform()透视 一、图像裁剪 // 读取原始图像 Mat image new Mat("1.png&q…...

Kafka相关知识

一、kafka架构 Kafka基础知识 Kafka是最初由Linkedin公司开发&#xff0c;是一个分布式、分区的、多副本的、多生产者、多订阅者&#xff0c;基于zookeeper协 调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)&#xff0c;常见可以用于webynginx日志、访问日志&#xff0c;消息服务等等&…...

gitlab 通过svn hook 触发

jenkins 起一个item 配置&#xff1a; 我选的自由风格的 源码管理配置 先选subversion 就是svn类型 url 设置project 的路径&#xff0c; 注意是工程&#xff0c;不是svn 顶层 添加一个账户来进行pull 等操作 选择添加的账号 构建触发器&#xff1a; &#xff0c;重要的是要自…...

设计模式详解---单例模式

1. 设计模式详解 单例模式是一种创建对象的设计模式&#xff0c;它确保一个类只有一个实例&#xff0c;并提供全局访问点以获取该实例。 在单例模式中&#xff0c;类负责创建自己的唯一实例&#xff0c;并确保任何其他对象只能访问该实例。这对于需要共享状态或资源的情况非常有…...

毕设之-Hlang后端架构-双系统交互

文章目录 前言交互流程基本流程约定公钥人人中台携带公钥获取私钥私钥生成人人中台携带私钥访问私钥验证&#xff08;博客系统&#xff09; 调试演示总结 前言 前天我们完成了基本的整合&#xff0c;但是还没有整合到我们的业务系统&#xff0c;也就是博客系统。本来昨天要搞一…...

什么同源策略?

同源 同源指的是URL有相同的协议、主机名和端口号。 同源策略 同源策略指的是浏览器提供的安全功能&#xff0c;非同源的RUL之间不能进行资源交互 跨域 两个非同源之间要进行资源交互就是跨域。 浏览器对跨域请求的拦截 浏览器是允许跨域请求的&#xff0c;但是请求返回…...

破译模式:模式识别在计算机视觉中的作用

一、介绍 在当代数字领域&#xff0c;计算机视觉中的模式识别是关键的基石&#xff0c;推动着众多技术进步和应用。本文探讨了计算机视觉中模式识别的本质、方法、应用、挑战和未来趋势。通过使机器能够识别和解释视觉数据中的模式&#xff0c;模式识别不仅推动了计算机视觉领域…...

c语言-全局变量与局部变量

目录 1、&#xff08;作用&#xff09;域的概念 2、全局与局部的相对性 3、生命周期 3、静态变量static 结语&#xff1a; 前言&#xff1a; 在c语言中&#xff0c;全局变量的可见范围是整个工程&#xff0c;而局部变量的可见范围从该变量被定义到该作用域结束&#xff0c…...

【Spring】00 入门指南

文章目录 1.简介2.概念1&#xff09;控制反转&#xff08;IoC&#xff09;2&#xff09;依赖注入&#xff08;DI&#xff09; 3.核心模块1&#xff09;Spring Core2&#xff09;Spring AOP3&#xff09;Spring MVC4&#xff09;Spring Data5&#xff09;Spring Boot 4.编写 Hel…...

BIM 技术:CIM (City Information Modeling) 1-7 级

本心、输入输出、结果 文章目录 BIM 技术&#xff1a;CIM &#xff08;City Information Modeling&#xff09; 1-7 级前言城市信息模型&#xff08;CIM&#xff09;概述城市信息模型分级介绍CIM 1CIM 2CIM 3CIM 4CIM 5CIM 6CIM 7 花有重开日&#xff0c;人无再少年实践是检验真…...

c++ websocket 协议分析与实现

前言 网上有很多第三方库&#xff0c;nopoll,uwebsockets,libwebsockets,都喜欢回调或太复杂&#xff0c;个人只需要在后端用&#xff0c;所以手动写个&#xff1b; 1:环境 ubuntu18 g(支持c11即可) 第三方库:jsoncpp,openssl 2:安装 jsoncpp 读取json 配置文件 用 自动安装 网…...

kali虚拟机无网络

1.查看虚拟机的网卡模式 在虚拟机设置里&#xff0c;一般选择桥接模式&#xff0c;也可以选择NAT模式。 2、你的IP地址是否写死了&#xff08;设置为静态IP&#xff09; vim编辑模式下的命令&#xff1a; 按a或i进入编辑模式&#xff0c;然后按esc键退出编辑模式&#xff0c;s…...

Unity2023.3(Unity6)版本开始将可以发布WebGPU

翻译一段官网上的话&#xff1a; 利用Unity 2023.3(正式发布时应该称为Unity6)中最新的WebGPU图形API集成&#xff0c;尝试最大限度的提升您的网络游戏的真实感。 通过与谷歌的战略合作&#xff0c;Unity实时3D平台的强大的图形功能现在为图形丰富的网络游戏进行微调&#xff0…...

计算机网络期末考试A卷及答案

一、选择题&#xff08;30分&#xff0c;每题1分&#xff09; 世界上第一个网络系统是( C )。 A、ENIAC B、以太网 C、ARPANET D、DECNET 2&#xff0e;在常用的传输介质中&#xff0c;&#xff08; C &#xff09;的带宽最宽、信号传输衰减最小、抗干扰能力最强。 A.双绞线 …...

<蓝桥杯软件赛>零基础备赛20周--第10周--二分

报名明年4月蓝桥杯软件赛的同学们&#xff0c;如果你是大一零基础&#xff0c;目前懵懂中&#xff0c;不知该怎么办&#xff0c;可以看看本博客系列&#xff1a;备赛20周合集 20周的完整安排请点击&#xff1a;20周计划 每周发1个博客&#xff0c;共20周&#xff08;读者可以按…...

C++友元类,工厂模式和继承的融合案例

//友元没有继承性&#xff0c;没有传递性,所以在animal中定义友元类是无效的class animal{public:animal(){};virtual ~animal(){};};class Cat:public animal{friend class animalFactory;private:Cat(){}private:string m_name;string m_color;public:void about(){cout<&…...

简易版抽奖活动的设计技术方案

1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类&#xff1a;块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

企业如何增强终端安全?

在数字化转型加速的今天&#xff0c;企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机&#xff0c;到工厂里的物联网设备、智能传感器&#xff0c;这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而&#xff0c;随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;支持8kHz~96kHz采样率&#xff0c;集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器&#xff0c;适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度&#xff1a;24位分辨率&#xff0c…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...

AI+无人机如何守护濒危物种?YOLOv8实现95%精准识别

【导读】 野生动物监测在理解和保护生态系统中发挥着至关重要的作用。然而&#xff0c;传统的野生动物观察方法往往耗时耗力、成本高昂且范围有限。无人机的出现为野生动物监测提供了有前景的替代方案&#xff0c;能够实现大范围覆盖并远程采集数据。尽管具备这些优势&#xf…...

Python Einops库:深度学习中的张量操作革命

Einops&#xff08;爱因斯坦操作库&#xff09;就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库&#xff0c;用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用&#xff0c;彻底改变了深度学习工程…...

CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!

本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架&#xff0c;该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力&#xff0c;仅需单个正常样本和文本描述&#xff0c;即可生成逼真且多样化的异常样本&#xff0c;有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题&#xff0c;为工业质检、医疗影像…...