初步思路：动态规划。
总结：套用完全背包
dp[i]：爬到有i个台阶的楼顶，有dp[i]种方法
递推公式为：dp[i] += dp[i - j]
需将target(遍历背包) 放在外循环，将nums放在内循环。
每一步可以走多次，这是完全背包，内循环需遍历物品要从前向后遍历
用时：45分钟
视频讲解：动态规划之完全背包，装满背包最少的物品件数是多少？| LeetCode：322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili
初步思路：动态规划。
总结：套用完全背包
dp[j]：凑足总额为j所需钱币的最少个数为dp[j]
递推公式：dp[j] = min(dp[j - coins[i]] + 1, dp[j]);
如果求组合数就是外层for循环遍历物品，内层for遍历背包。
如果求排列数就是外层for遍历背包，内层for循环遍历物品。
本题是要求最少硬币数量，硬币是组合数还是排列数都无所谓！所以两个for循环先后顺序怎样都可以！
用时：45分钟
视频讲解：动态规划之完全背包，换汤不换药！| LeetCode：279.完全平方数_哔哩哔哩_bilibili
初步思路：动态规划。
总结：
变化为完全背包问题。完全平方数就是物品（可以无限件使用），凑个正整数n就是背包，问凑满这个背包最少有多少物品？
dp[j]：和为j的完全平方数的最少数量为dp[j]
递推公式：dp[j] = min(dp[j - i * i] + 1, dp[j]);
外层for遍历背包，内层for遍历物品，还是外层for遍历物品，内层for遍历背包，都可以
用时：45分钟