265. Paint House II 房子涂色K种选择的版本

［抄题］：

There are a row of n houses, each house can be painted with one of the k colors. The cost of painting each house with a certain color is different. You have to paint all the houses such that no two adjacent houses have the same color.

The cost of painting each house with a certain color is represented by a n x k cost matrix. For example, costs[0][0] is the cost of painting house 0 with color 0; costs[1][2] is the cost of painting house 1 with color 2, and so on... Find the minimum cost to paint all houses.

Note:
All costs are positive integers.

Example:

Input: [[1,5,3],[2,9,4]]
Output: 5
Explanation: Paint house 0 into color 0, paint house 1 into color 2. Minimum cost: 1 + 4 = 5;
             Or paint house 0 into color 2, paint house 1 into color 0. Minimum cost: 3 + 2 = 5. 

[暴力解法]：

时间分析：

空间分析：

[优化后]：

时间分析：

空间分析：

［奇葩输出条件］：

［奇葩corner case］：

［思维问题］：

k个颜色就不知道怎么办了：还是试啊 再套一层循环 一个个加

［英文数据结构或算法，为什么不用别的数据结构或算法］：

［一句话思路］：

三重循环， s 和 j相等的时候就continue掉

［输入量］：空： 正常情况：特大：特小：程序里处理到的特殊情况：异常情况（不合法不合理的输入）：

［画图］：

［一刷］：

1. i j是主变量，所以cost[i][j]都得用， dp[i][j]数组在不变的情况下就是它自己本身

dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i - 1][s] + costs[i][j]);

［二刷］：

［三刷］：

［四刷］：

［五刷］：

[五分钟肉眼debug的结果]：

［总结］：

所以cost[i][j]都得用， dp[i][j]数组在不变的情况下就是它自己本身

［复杂度］：Time complexity: O(n*k*k) Space complexity: O(n*k)

［算法思想：迭代/递归/分治/贪心］：

贪心

［关键模板化代码］：

［其他解法］：

［Follow Up］：

［LC给出的题目变变变］：

[代码风格] ：

[是否头一次写此类driver funcion的代码] ：

class Solution {
    public int minCostII(int[][] costs) {
        //cc
        if (costs == null || costs.length == 0) return 0;

        //ini: dp[][], dp[0][k]
        int n = costs.length, k = costs[0].length;
        int[][] dp = new int[n][k];
        for (int j = 0; j < k; j++) {
            dp[0][j] = costs[0][j];
        }

        //for loop: continue;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < k; j++) {
                dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
                for (int s = 0; s < k; s++) {
                    if (s == j) continue;
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i - 1][s] + costs[i][j]);
                }
            }
        }

        //return: compare each costs[i][k]
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        for (int j = 0; j < k; j++) {
            res = Math.min(res, dp[n - 1][j]);
        }

        return res;
    }
}