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。我们可以定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示将前 i 张卡牌移动到同一位置上所需要的最小代价。对于第 i 张卡牌，有两种选择：将它移动到位置 position[i] 或者将它移动到位置 position[i] - 1（如果 position[i] - 1 存在）。

根据题目给出的移动规则，我们可以得到状态转移方程：

dp[i] = min(dp[i-2] + cost[i-2], dp[i-1] + cost[i-1])

其中，cost[i] 表示将第 i 张卡牌移动到位置 position[i] 的代价。如果 position[i] - 1 存在，cost[i] 为 0；否则，cost[i] 为 1。

最终的答案就是 dp[n]，即将所有卡牌移动到同一位置上所需要的最小代价。

以下是使用 Python 编程实现的代码：

def min_cost_to_move_cards(position):
    n = len(position)
    dp = [0] * (n + 1)

    for i in range(2, n+1):
        dp[i] = min(dp[i-2] + abs(position[i-1] - position[i-3]), dp[i-1] + abs(position[i-1] - position[i-2]))

    return dp[n]

# 测试代码
position = [1, 2, 3, 4, 5]
print(min_cost_to_move_cards(position))  # 输出: 2

在上述代码中，我们遍历所有的卡牌，计算将第 i 张卡牌移动到相应位置的最小代价，并更新 dp[i]。最终返回 dp[n] 即可得到答案。