45. 跳跃游戏 II C++

给定一个整数数组,每个元素表示可向前跳跃的最大长度,目标是找到到达数组最后一个元素的最小跳跃次数。文章提供了三种不同的解决方案,包括从后往前遍历、动态规划以及优化后的动态规划策略。

给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。

每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i] 处,你可以跳转到任意 nums[i + j] 处:

0 <= j <= nums[i] 
i + j < n
返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。

示例 1:

输入: nums = [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。
示例 2:

输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2

提示:

1 <= nums.length <= 104
0 <= nums[i] <= 1000
题目保证可以到达 nums[n-1]

ans1. 

一次ac,开心

class Solution {
public:
    int jump(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int cnt = 0;
        int last = n-1;
        int curr = n-1;
        // 从后往前,每次都找 能直接到 且 最远的 元素
        while(last > 0){
            for(int i = last - 1;i >= 0; --i){
                if(i + nums[i] >= last) curr = i;
            }// 此时curr为一轮下来的最靠前的key
            last = curr;
            cnt++;     
        }
        return cnt;
    }
};

ans2. 

方法2,3 的思想借鉴自leetcode

 

从头开始

int jump(vector<int> &nums)
{
    int ans = 0;
    int start = 0;
    int end = 1;
    while (end < nums.size())
    {
        int maxPos = 0;
        for (int i = start; i < end; i++)
        {
            // 能跳到最远的距离
            maxPos = max(maxPos, i + nums[i]);
        }
        start = end;      // 下一次起跳点范围开始的格子
        end = maxPos + 1; // 下一次起跳点范围结束的格子
        ans++;            // 跳跃次数
    }
    return ans;
}

ans3. 

对ans2 优化

int jump(vector<int>& nums)
{
    int ans = 0;
    int end = 0;
    int maxPos = 0;
    for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++)
    {
        maxPos = max(nums[i] + i, maxPos);
        if (i == end)
        {
            end = maxPos;
            ans++;
        }
    }
    return ans;
}

<think>好的,用户需要查找LeetCode跳跃问题的C++解决方案。首先,我得明确用户具体指的是哪一个跳跃问题。因为LeetCode上有几个类似的题目,比如“跳跃游戏”(Jump Game)和“跳跃游戏II”(Jump Game II)。根据用户提到的动态规划问题,以及引用[1]中的描述,应该是“跳跃游戏”,也就是判断能否到达最后一个位置的问题。 接下来,我需要回顾这个问题的解决方法。根据常见的解法,通常有贪心算法和动态规划两种方法。动态规划可能会比较直观,但时间复杂度较高;而贪心算法更高效,可以在O(n)时间内解决问题。用户可能更希望看到最优的解法,所以优先考虑贪心算法。 然后,我需要确认用户需要的是C++的实现。引用[2]中提供了一个C++的数组旋转例子,这可以作为代码风格的参考。因此,在编写代码时,应保持类似的风格,使用vector,包含必要的头文件,并给出一个类或者函数的实现。 现在,需要构建解决方案的步骤。对于跳跃游戏问题,贪心算法的核心是维护一个最远可达的位置,遍历数组时更新这个值。如果当前位置超过了最远可达位置,说明无法到达终点。否则,在遍历结束后判断最远可达位置是否大于等于终点索引。 接下来,需要将这一思路转化为C++代码。确保代码结构清晰,注释到位,便于用户理解。同时,按照引用[2]中的示例,可能使用类Solution,并在其中定义成员函数canJump。测试用例部分也需要简单展示如何使用这个函数。 另外,用户可能对算法的时间复杂度和空间复杂度感兴趣,所以需要补充这部分的分析。贪心算法的时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1),这是最优的解决方案。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习。可能需要包括动态规划与贪心的对比、跳跃游戏II的解法、优化方法等。确保问题相关且有引导性,促进用户深入探索。 检查LaTeX格式是否符合要求,数学表达式是否正确使用$...$。例如,数组索引i,最远位置max_reach等不需要数学格式,但如果有方程或复杂表达式则需处理。当前问题中可能不需要太多数学公式,但如果有的话,如max_reach的更新规则,可以用$max\_reach = \max(max\_reach, i + nums[i])$。 总结整个思考过程,确保回答结构清晰,代码正确,引用正确添加,并生成相关问题。</think>关于LeetCode跳跃游戏问题的C++解决方案,以下是详细实现与分析: ### 问题描述 给定非负整数数组$nums$,每个元素表示在当前位置能跳跃的最大长度。判断从第一个位置出发,能否到达最后一个位置(索引$n-1$)。 ### 贪心算法实现(最优解) 这是时间复杂度$O(n)$、空间复杂度$O(1)$的高效解法: ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: bool canJump(vector<int>& nums) { int max_reach = 0; // 当前能到达的最远位置 for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (i > max_reach) return false; // 当前位置不可达 max_reach = max(max_reach, i + nums[i]); if (max_reach >= nums.size() - 1) return true; // 提前终止条件 } return true; } }; ``` ### 算法解析 1. **核心思想**:维护当前能到达的最远位置$max\_reach$ 2. **终止条件**: - 当遍历到$i > max\_reach$时说明存在无法跨越的缺口 - 当$max\_reach \geq n-1$时提前返回成功 3. **正确性证明**:通过不断扩展可达范围,最终覆盖终点即成功[^1] ### 动态规划解法对比 虽然贪心算法更优,但动态规划解法有助于理解问题本质: ```cpp bool canJump_DP(vector<int>& nums) { vector<bool> dp(nums.size(), false); dp[0] = true; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { if (!dp[i]) continue; for (int j = 1; j <= nums[i] && i+j < nums.size(); ++j) dp[i+j] = true; } return dp.back(); } ``` 时间复杂度$O(n^2)$,空间复杂度$O(n)$,适用于教学演示但实际效率较低[^2]
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