Peço desculpas por não fornecer inicialmente uma solução com programação dinâmica. Abaixo, apresento uma solução usando essa técnica, que é mais eficiente e tem menor complexidade em comparação com a solução anterior:

```python
def minimo_custo_pintura(custos):
    if len(custos) == 0:
        return 0

    n = len(custos)
    dp = [[0] * 3 for _ in range(n)]

    # Inicializando a primeira casa
    dp[0][0] = custos[0][0]
    dp[0][1] = custos[0][1]
    dp[0][2] = custos[0][2]

    for i in range(1, n):
        dp[i][0] = custos[i][0] + min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2])
        dp[i][1] = custos[i][1] + min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2])
        dp[i][2] = custos[i][2] + min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1])

    return min(dp[-1])

# Exemplo de uso:
custos = [[17, 2, 17], [16, 16, 5], [14, 3, 19]]
print(minimo_custo_pintura(custos))
```

A complexidade de tempo desta solução é O(n), onde n é o número de casas, uma vez que iteramos através de cada casa uma vez e realizamos um cálculo constante em cada iteração. A complexidade de espaço também é O(n), já que armazenamos os custos mínimos para cada casa. Em comparação com a solução anterior, esta solução é mais eficiente em termos de tempo e espaço, já que a solução anterior utiliza uma abordagem de força bruta que tem uma complexidade de tempo exponencial (O(3^n)) e espaço linear (O(n)). Além disso, a solução com programação dinâmica é mais fácil de entender e tem menos etapas.
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