我们正在玩一个猜数游戏，游戏规则如下： 我从 1 到 n 之间选择一个数字。 你来猜我选了哪个数字。 如果你猜到正确的数字，就会 赢得游戏 。 如果你猜错了，那么我会告诉你，我选的数字比你的 更大或者更小 ，并且你需要继续猜数。 每当你猜了数字 x 并且猜错了的时候，你需要支付金额为 x 的现金。如果你花光了钱，就会 输掉游戏 。 给你一个特定的数字 n ，返回能够 确保你获胜 的最小现金数，不管我选择那个数字 。n=20

这是一个经典的猜数游戏，可以使用动态规划来解决。我们可以定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示在数字范围 [i, j] 内猜数能够确保获胜的最小现金数。

首先，当 i = j 时，只有一个数字可供选择，不需要猜测，所以 dp[i][j] = 0。

其次，当 i < j 时，我们可以尝试每个可能的数字 x，其中 i ≤ x ≤ j，并计算在选择数字 x 后，所需支付的现金数以及在剩余数字范围内猜测能够确保获胜的最小现金数。我们需要选择其中的最大值作为 dp[i][j] 的值。

具体而言，对于每个可能的数字 x，我们需要计算在选择数字 x 后所需支付的现金数。如果选择了数字 x，那么有两种情况：
1. 如果 x 是正确的答案，那么我们赢得了游戏，所需支付的现金数为 0；
2. 如果 x 不是正确的答案，我们需要继续猜测。根据题目规则，我们可以得知正确答案在范围 [i, j] 内，因此我们需要支付 x 的现金数，并且还需要考虑在剩余数字范围内猜测能够确保获胜的最小现金数，即 dp[i][x-1] 和 dp[x+1][j] 中的较大值。

综上所述，我们可以得到状态转移方程：
dp[i][j] = min(max(dp[i][x-1], dp[x+1][j]) + x)，其中 i ≤ x ≤ j。

根据这个状态转移方程，我们可以使用动态规划的方法从小到大计算 dp 数组的值。最终，dp[1][n] 即为能够确保获胜的最小现金数。

以下是使用 Python 实现的代码：

def getMoneyAmount(n):
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]
    for i in range(n, 0, -1):
        for j in range(i + 1, n + 1):
            dp[i][j] = float('inf')
            for k in range(i, j):
                dp[i][j] = min(dp[i][j], max(dp[i][k - 1], dp[k + 1][j]) + k)
    return dp[1][n]

对于给定的 n=20，调用函数 `getMoneyAmount(20)` 将返回能够确保获胜的最小现金数。