这里有n个房子在一列直线上，现在我们需要给房屋染色，分别有红色蓝色和绿色。每个房屋染不同的颜色费用也不同，你需要设计一种染色方案使得相邻的房屋颜色不同，并且费用最小，返回最小的费用。
费用通过一个nx3 的矩阵给出，比如cost0表示房屋0染红色的费用，cost1表示房屋1染绿色的费用。

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样例 1:

输入: [[14,2,11],[11,14,5],[14,3,10]]
输出: 10
解释: 第一个屋子染蓝色，第二个染绿色，第三个染蓝色，最小花费：2 + 5 + 3 = 10.

样例 2:

输入: [[1,2,3],[1,4,6]]
输出: 3

算法：动态规划(dp)

算法思路

• dpi表示第i幢房子涂j的颜色最小的花费总和，即从前一幢房子的状态dp[i-1]k中选一个不同颜色且最小的再加上给第i幢房子涂j颜色的costs。

代码思路

1. 初始化状态dp0=costs0
2. 从左往右遍历每一幢房子，计算到该幢房子涂每种颜色的最小花费，状态转移方程是dpi = min{dpi-1 +costsi} (k != j)
3. 答案为到最后一幢房子涂每种颜色花费中的最小值，即min(dpn-1),k=0,1,2

复杂度分析

N表示房子的幢数，即costs数组长度

• 空间复杂度：O(1)
• 时间复杂度：O(N)
  优化
• 滚动存储状态，可以将空间复杂度从O(N)优化到O(1)。

代码

public class Solution {

    /**
     * @param costs: n x 3 cost matrix
     * @return: An integer, the minimum cost to paint all houses
     */

    public int minCost(int[][] costs) {
        int n = costs.length;
        if (n == 0) {
            return 0;
        }

        //dp[i][j]表示第i幢房子涂j的颜色最小的总和
        //初始化状态dp[0][i]=costs[0][i]

        int[][] dp = new int[2][3];

        for (int i= 0; i < 3; i++) {
            dp[0][i] = costs[0][i];
        }

        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                dp[i&1][j] = Integer.MAX_VALUE;
                for (int k = 0; k < 3; k++) {
                    if (k != j) {
                        dp[i&1][j] = Math.min(dp[i&1][j], dp[i&1^1][k] + costs[i][j]);
                    }
                }
            }
        }
        return Math.min(dp[n&1^1][0], Math.min(dp[n&1^1][1], dp[n&1^1][2]) );
    }
}

更多题解参考：九章官网solution