查找到达字符串结尾的最小步骤数

要查找到达字符串结尾的最小步骤数，可以使用动态规划算法。具体来说，可以使用一个数组dp，其中dp[i]表示到达字符串的第i个字符时，所需的最小步骤数。

当我们在第i个字符时，有两种选择：

1. 如果当前字符是'U'，那么我们可以往上走一步，也可以往右走两步，也可以往左走两步。因此，我们可以转移到dp[i+1]、dp[i+2]和dp[i-2]中的最小值，然后再加上1（即当前的步数）。

2. 如果当前字符是'D'，那么我们可以往下走一步，也可以往右走两步，也可以往左走两步。因此，我们可以转移到dp[i+1]、dp[i+2]和dp[i-2]中的最小值，然后再加上1（即当前的步数）。

从上面的描述可以看出，dp数组的状态转移方程为：

dp[i] = min(dp[i+1], dp[i+2], dp[i-2]) + 1 (if s[i]=='U') dp[i] = min(dp[i+1], dp[i+2], dp[i-2]) + 1 (if s[i]=='D')

边界条件是dp[N]=0，其中N是字符串s的长度。

最后，dp[0]就是到达字符串结尾的最小步骤数。因为我们是从后往前计算dp数组的值，所以时间复杂度是O(N)。

下面是Python代码片段：

def min_steps(s: str) -> int:
    N = len(s)
    dp = [0] * (N+1)
    for i in range(N-1, -1, -1):
        if s[i] == 'U':
            dp[i] = min(dp[i+1], dp[i+2], dp[i-2]) + 1
        elif s[i] == 'D':
            dp[i] = min(dp[i+1], dp[i+2], dp[i-2]) + 1
    return dp[0]