可以在每个步骤中使用加法或减法获得N的最小步骤介绍

在计算机编程中，我们常常需要解决这样一种问题：给定一个数 N，你可以在每个步骤中使用加法或减法，并且每次只能改变一个数字。请你计算用最少的步骤使得这个数变成 0。

这是一个经典的动态规划问题。我们可以定义一个状态 dp[i] 表示从 0 开始，通过若干次加法和减法，得到 i 的最少步数。

具体的求解方法如下：

1. 初始化状态

• dp[0] = 0，表示从 0 开始，不需要任何步骤即可到达；

2. 状态转移

• 对于一个状态 dp[i]，有两种可能的转移方式：

  1）从 dp[i - k] 转移而来，其中 k 是一个小于 i 的正整数，表示用了一次减法操作得到了当前状态；

  2）从 dp[i + k] 转移而来，其中 k 是一个小于 i 的正整数，表示用了一次加法操作得到了当前状态。

最后，我们只需要返回 dp[N]，即可得到从 0 变成 N 的最少步骤数。

代码示例

def minStepsToZero(N: int) -> int:
    dp = [0] * (N + 1)
    for i in range(1, N + 1):
        dp[i] = dp[i - 1] + 1
        for k in range(2, i + 1):
            if i % k == 0:
                dp[i] = min(dp[i], dp[int(i / k)] + k)
    return dp[N]

该函数接受一个参数 N，表示需要转换为 0 的目标数，返回从 0 开始到达目标数的最小步骤数。该函数使用了动态规划的思想，并且实现了上述算法，是一个计算从 0 到 N 最小步骤数的高效的 Python 实现。

如果你需要解决类似的问题，可以参考上述算法，理解动态规划思想，并根据具体的题目要求，修改状态转移方程和边界条件，以得到正确的答案。