有 n 张卡牌。第 i 张卡牌的位置是 position[i] 。 我们需要把所有卡牌移到同一个位置。在一步中，我们可以将第 i 张卡牌的位置从 position[i] 改变为: position[i] + 2 或 position[i] - 2 ，此时的代价 cost = 0 position[i] + 1 或 position[i] - 1 ，此时的代价 cost = 1 现给出所有卡牌的位置，请你编程输出：将所有卡牌移动到同一位置上所需要的最小代价 。

这个问题可以使用动态规划来解决。首先，我们需要找到一个最小的位置和一个最大的位置，然后遍历从最小位置到最大位置的所有可能位置。对于每个可能位置，我们计算将所有卡牌移动到该位置所需的最小代价。最终，我们返回最小代价。

以下是使用Python编写的解决方案：

def minCostToMoveCards(position):
    # 找到最小和最大位置
    minPos = min(position)
    maxPos = max(position)
    
    # 初始化动态规划数组
    dp = [float('inf')] * (maxPos - minPos + 1)
    
    # 遍历从最小位置到最大位置的所有可能位置
    for i in range(minPos, maxPos + 1):
        # 计算将所有卡牌移动到当前位置所需的最小代价
        cost = sum(abs(p - i) % 2 for p in position)
        
        # 更新动态规划数组
        dp[i - minPos] = min(dp[i - minPos], cost)
    
    # 返回最小代价
    return min(dp)

# 测试样例
position = [1, 2, 3, 4, 5]
print(minCostToMoveCards(position))  # 输出: 2

该解决方案的时间复杂度为O(n * m)，其中n为卡牌数量，m为位置范围的大小。