📚 动态规划算法 | 🐢 初探走砖路问题（C++实现）
导读 动态规划是编程中的核心算法之一，而走砖路问题则是经典的入门案例之一。今天，让我们用可爱的 🐢 来象征一步步解决问题的过程！假设你站...
动态规划是编程中的核心算法之一，而走砖路问题则是经典的入门案例之一。今天，让我们用可爱的 🐢 来象征一步步解决问题的过程！
假设你站在一排砖块上，每次只能向前跳一步或两步，目标是从起点跳到终点。如何以最少的跳跃次数完成任务？这就是动态规划的核心所在——通过分解子问题并存储中间结果来优化效率。🤔
首先，我们需要定义状态转移方程。设 `dp[i]` 表示到达第 `i` 块砖所需的最小跳跃次数，则有：
```cpp
dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost(i)
```
其中 `cost(i)` 是到达第 `i` 块砖的代价。通过从起点逐步计算到终点，最终就能找到最优解！
以下是简化代码框架：
```cpp
int minJumps(int[] bricks) {
int n = bricks.size();
if (n <= 1) return 0;
vector
dp[0] = 0; dp[1] = 1;
for (int i=2;i dp[i] = min(dp[i-1], dp[i-2]) + cost(bricks[i]); return dp[n-1]; } ``` 🎉 实现时需注意边界条件和特殊情况，但整体逻辑清晰易懂！快试试这个有趣的案例吧，你会感受到动态规划的魅力！💪
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