允许通过两种不同的操作从0到达N点的最小成本

在这个问题中，我们需要找到一条从0到N的最小成本路径，并且可以有两种不同的操作。这种问题可以使用动态规划来解决。

动态规划

动态规划是一种将问题划分为子问题来解决的算法。在这个问题中，我们可以定义一个数组dp，其中dp[i]表示从0到i的最小成本。我们可以使用一个数组costs来表示从i到i+1的成本和从i到i+2的成本。

接下来，我们可以使用以下公式来更新dp：

dp[i] = min(dp[i-1]+costs[i-1], dp[i-2]+costs[i-2])

这里使用了min函数来表示两种不同的操作中的最小成本。如果只有一种操作，那么公式可以简化为：

dp[i] = dp[i-1] + costs[i-1]

代码片段

def minCost(costs):
    N = len(costs)
    dp = [0] * (N+1)
    dp[1], dp[2] = costs[0], costs[1]
    for i in range(3, N+1):
        dp[i] = min(dp[i-1]+costs[i-2], dp[i-2]+costs[i-3])
    return dp[N]

总结

在这个问题中，我们使用了动态规划算法来找到从0到N的最小成本路径，并且可以有两种不同的操作。在实现算法时，我们使用了一个数组来存储子问题的解，以便进行逐步计算。