LeetCode——55. 跳跃游戏

给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

判断你是否能够到达最后一个位置。

示例 1:

输入: [2,3,1,1,4]
输出: true
解释: 我们可以先跳 1 步,从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。

示例 2:

输入: [3,2,1,0,4]
输出: false
解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 , 所以你永远不可能到达最后一个位置。

动态规划

这里可以用动态规划 Dynamic Programming 来解,维护一个一维数组 dp,其中 dp[i] 表示达到i位置时剩余的跳力,若到达某个位置时跳力为负了,说明无法到达该位置。

接下来难点就是推导状态转移方程,到达当前位置的剩余跳力,其实是跟上一个位置的剩余跳力(dp 值)和上一个位置新的跳力(nums 数组中的值)有关,这里新的跳力就是原数组中每个位置的数字,因为其代表了以当前位置为起点能到达的最远位置。

所以当前位置的剩余跳力(dp 值)和当前位置新的跳力中的较大那个数决定了当前能到的最远距离,而下一个位置的剩余跳力(dp 值)就等于当前的这个较大值减去1,因为需要花一个跳力到达下一个位置,所以就有状态转移方程了:dp[i] = max(dp[i - 1], nums[i - 1]) - 1,如果当某一个时刻 dp 数组的值为负了,说明无法抵达当前位置,则直接返回 false,最后循环结束后直接返回 true 即可,参见代码如下:

c++

class Solution {
public:
    bool canJump(vector<int>& nums) {
        vector<int> dp(nums.size(), 0);
        for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
            dp[i] = max(dp[i - 1], nums[i - 1]) - 1;
            if (dp[i] < 0) return false;
        }
        return true;
    }
};

java

class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        for(int i = 1; i < nums.length; ++i){
            dp[i] = Math.max(dp[i-1], nums[i-1]) - 1;
            if (dp[i] < 0) return false;
        }
        return true;
    }
}

贪婪算法

这里并不是很关心每一个位置上的剩余步数,而只希望知道能否到达末尾,也就是说我们只对最远能到达的位置感兴趣,所以维护一个变量 reach,表示最远能到达的位置,初始化为0。

遍历数组中每一个数字,如果当前坐标大于 reach 或者 reach 已经抵达最后一个位置则跳出循环,否则就更新 reach 的值为其和 i + nums[i] 中的较大值,其中 i + nums[i] 表示当前位置能到达的最大位置,参见代码如下:

c++

class Solution {
public:
    bool canJump(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size(), reach = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (i > reach || reach >= n - 1) break;
            reach = max(reach, i + nums[i]);
        }
        return reach >= n - 1;
    }
};

java

public class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
        int lastPos = nums.length - 1;
        for (int i = nums.length - 1; i >= 0; i--) {
            if (i + nums[i] >= lastPos) {
                lastPos = i;
            }
        }
        return lastPos == 0;
    }
}

python

class Solution:
    def canJump(self, nums) :
        max_i = 0                          #初始化当前能到达最远的位置
        for i, jump in enumerate(nums):    #i为当前位置,jump是当前位置的跳数
            if max_i>=i and i+jump>max_i:  #如果当前位置能到达,并且当前位置+跳数>最远位置
                max_i = i+jump             #更新最远能到达位置
        return max_i>=i

原文地址:https://www.cnblogs.com/wwj99/p/12394843.html

时间: 2024-08-30 09:42:15

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55. 跳跃游戏-LeetCode

心得:这道题开始想的是剪枝和回溯,但是没想到思路,然后看题解 发现动态规划真的简单,从后往前看,遍历倒数第二个元素,如果他能到达 最后,这说明这个点能到达,遍历倒数第三个,如果这个点能到达第二个,那么他一定能 到达最后一个,问题规模逐渐缩小. 1 class Solution { 2 public boolean canJump(int[] nums) { 3 int index=nums.length-1; 4 for(int i=index-1;i>=0;i--) 5 { 6 if(i+nu

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给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置. 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度. 你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置. 示例: 输入: [2,3,1,1,4]       输出: 2       解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2.       从下标为 0 跳到下标为 1 的位置,跳 1 步,然后跳 3 步到达数组的最后一个位置.       说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置. 来源:力扣(LeetCode)      链接:https

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给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置.数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度.判断你是否能够到达最后一个位置.输入: [2,3,1,1,4]输出: true解释: 我们可以先跳 1 步,从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置. //感想:一开始感觉没什么思路感觉像是那种搜索树的结构,想去看下答案,我点开题解的一刹那,我看见了四个字动态规划,我果断地回到了题目描述的界面,算是没看答案吧... //思路:从底向上动态规划,我们声明一个dp数组

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我真的是超开心了,又做对了!!!!!!而且没走啥弯路!!!!!!! class Solution(object): def jump(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: int """ if len(nums)<2: return 0 pact=0 i=0 while i<len(nums): if nums[i]>=len(nums)-i-1: pact+=1 retu

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地址 https://leetcode-cn.com/problems/jump-game-iii/submissions/ 题目描述这里有一个非负整数数组 arr,你最开始位于该数组的起始下标 start 处.当你位于下标 i 处时,你可以跳到 i + arr[i] 或者 i - arr[i]. 请你判断自己是否能够跳到对应元素值为 0 的 任意 下标处. 注意,不管是什么情况下,你都无法跳到数组之外. 示例 1: 输入:arr = [4,2,3,0,3,1,2], start = 5 输出: