爬楼梯的最少成本（空间优化的动态规划算法）

数组的每个下标作为一个阶梯，第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i]（下标从 0 开始）。

每当爬上一个阶梯都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。

请找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从下标为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。

要求：使用空间优化的动态规划算法设计程序

示例 1：

输入：[10, 15, 20]

输出：15

解释：最低花费是从 cost[1] 开始，然后走两步即可到阶梯顶，一共花费 15 。

示例 2：

输入：[1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1]
输出：6
解释：最低花费方式是从 cost[0] 开始，逐个经过那些 1 ，跳过 cost[3] ，一共花费 6 。

def minCostClimbingStairs(cost):
    n = len(cost)
    prev, curr = 0, 0
    for i in range(2,n + 1):
        nxt = min(curr + cost[i - 1],prev + cost[i - 2])
        prev, curr = curr, nxt
    return curr
cost = eval(input())
print(minCostClimbingStairs(cost))