大家好，我是开车的阿Q，自动驾驶的时代已经到来，没时间解释了，快和阿Q一起上车。作为自动驾驶系统工程师，必须要有最好的C++基础，让我们来一起刷题吧。

题目考察的知识点

动态规划

题目解答方法的文字分析

这道题目要求计算跳跃过所有障碍物的最低能量值，但跳跃本身不消耗能量。牛牛可以选择从下标为0、1或2的障碍物开始跳跃，每次可以选择跳过一个、两个或三个障碍物。

为了解决这个问题，我们可以使用动态规划来计算从每个障碍物开始跳跃所需的最低能量值。首先，我们需要初始化一个一维数组 dp，其中 dp[i] 表示从第i个障碍物开始跳跃所需的最低能量值。

然后，我们从前往后遍历障碍物，计算 dp[i] 的值。对于每个障碍物i，我们可以选择跳过一个、两个或三个障碍物，但跳跃本身不消耗能量，所以只需要累加上障碍物i的高度即可。我们选择这三种情况中能量值最小的作为 dp[i] 的值。

最后，我们返回 dp[n-1]，即从下标为n-1的障碍物开始跳跃所需的最低能量值。

本题解析所用的编程语言

C++

完整且正确的编程代码

#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

class Solution {
public:
    int minEnergyJump(vector<int>& height) {
        int n = height.size();
        vector<int> dp(n);

        // 初始化前三个障碍物的能量值为其高度
        dp[0] = height[0];
        dp[1] = height[1];
        dp[2] = height[2];

        for (int i = 3; i < n; i++) {
            // 计算从第i个障碍物开始跳跃的最低能量值，只需要累加上障碍物i的高度即可
            dp[i] = min(dp[i - 1], min(dp[i - 2], dp[i - 3])) + height[i];
        }

        // 返回从下标为n-1的障碍物开始跳跃的最低能量值
        return min(dp[n - 1], min(dp[n - 2], dp[n - 3]));
    }
};

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