小红可以使用动态规划算法来解决这个问题。我们可以定义一个长度为n的数组dp,其中dp[i]表示从第1个字符走到第i个字符的最小步数。
首先,我们可以初始化dp数组的第一个元素为0,因为从第1个字符到第1个字符不需要任何步数。
然后,我们可以从第2个字符开始遍历到第n个字符,对于每个字符i,我们可以考虑两种情况:
1. 如果第i个字符和第i-1个字符相同,那么我们可以直接从第i-1个字符走到第i个字符,不需要额外的步数,即dp[i] = dp[i-1]。
2. 如果第i个字符和第i-1个字符不同,那么我们需要额外走一步,即dp[i] = dp[i-1] + 1。
最后,dp[n]就是从第1个字符走到第n个字符的最小步数。
下面是一个示例代码:
```python
def min_steps(s):
n = len(s)
dp = [0] * (n+1)
for i in range(2, n+1):
if s[i-1] == s[i-2]:
dp[i] = dp[i-1]
else:
dp[i] = dp[i-1] + 1
return dp[n]
s = "abcabc"
print(min_steps(s)) # 输出3
```
在这个示例中,字符串s为"abcabc",从第1个字符走到第6个字符的最小步数为3。
首先,我们可以初始化dp数组的第一个元素为0,因为从第1个字符到第1个字符不需要任何步数。
然后,我们可以从第2个字符开始遍历到第n个字符,对于每个字符i,我们可以考虑两种情况:
1. 如果第i个字符和第i-1个字符相同,那么我们可以直接从第i-1个字符走到第i个字符,不需要额外的步数,即dp[i] = dp[i-1]。
2. 如果第i个字符和第i-1个字符不同,那么我们需要额外走一步,即dp[i] = dp[i-1] + 1。
最后,dp[n]就是从第1个字符走到第n个字符的最小步数。
下面是一个示例代码:
```python
def min_steps(s):
n = len(s)
dp = [0] * (n+1)
for i in range(2, n+1):
if s[i-1] == s[i-2]:
dp[i] = dp[i-1]
else:
dp[i] = dp[i-1] + 1
return dp[n]
s = "abcabc"
print(min_steps(s)) # 输出3
```
在这个示例中,字符串s为"abcabc",从第1个字符走到第6个字符的最小步数为3。