坐标0点到n的最小步数

要计算坐标0点到n的最小步数，可以使用动态规划算法。

假设dp[i]代表到达坐标i所需的最小步数，其中0 <= i <= n。起始状态是dp[0] = 0，因为到达0点不需要移动。

接下来，我们可以使用循环来计算dp[i]的值。对于每一个i，我们可以通过以下三种方式到达坐标i：

1. 在坐标i-1的基础上向右移动1步。这种情况下，dp[i] = dp[i-1] + 1。
2. 在坐标i-2的基础上向右移动2步。这种情况下，dp[i] = dp[i-2] + 1。
3. 在坐标i-5的基础上向右移动5步。这种情况下，dp[i] = dp[i-5] + 1。

我们只需要找到这三种方式中的最小值即可，即dp[i] = min(dp[i-1]+1, dp[i-2]+1, dp[i-5]+1)。

通过不断更新dp数组中的值，最后我们可以得到dp[n]，即到达坐标n所需的最小步数。

以下是具体的代码实现：

def min_steps(n):
    dp = [0] * (n+1)
    for i in range(1, n+1):
        dp[i] = dp[i-1] + 1
        if i >= 2:
            dp[i] = min(dp[i], dp[i-2] + 1)
        if i >= 5:
            dp[i] = min(dp[i], dp[i-5] + 1)
    return dp[n]

n = 10
print("坐标0到{}的最小步数为：{}".format(n, min_steps(n)))

通过运行以上代码，我们可以得到坐标0到10的最小步数为3。