LeetCode- Jump game

本文解析了跳跃游戏I的问题,介绍了两种解决方法:贪心算法和动态规划。通过具体实例阐述了算法实现过程,并提供了C++代码示例。

jump game I

1 . 题目描述

Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the first index of the array.

Each element in the array represents your maximum jump length at that position.

Determine if you are able to reach the last index.

For example:
A = [2,3,1,1,4], return true.

A = [3,2,1,0,4], return false.

中文阐述:给出一个非负整数数组,你最初定位在数组的第一个位置。   

数组中的每个元素代表你在那个位置可以跳跃的最大长度。    

判断你是否能到达数组的最后一个位置。

A[0]可以跳到A[1]A[2],跳到A[2],最多跳1步,到A[3],最多跳一步,到A[4],最多跳一步,到A[5].true
A[0]到A[3],A[3]去不了。第二个例子false。


思路阐述

1. 贪心

依次遍历数组,求每一步所能达到的最远位置的最大值
1. 这个最大值如果大于或等于n - 1,则表示一定能达到最后一个位置。
2. 而如果在遍历过程中,发现某个位置(数组下标)大于最远位置了,那也就是说不可能到达这个位置,当然就不可能到达最后了;

比如样例中第二个例子:
1. 扫描到3,far = 0 + 3
2. 扫描到2,far = max(3, 1 + 2) = 3
3. 扫描到1,far = max(3, 2 + 1) = 3
4. 扫描到0,far = max(3, 3 + 0) = 3
5. 扫描到4,此时,数组下标为4,4 > 3,失败


2. 动态规划

设状态为 f[i],表示从第 0 层出发,走到 A[i] 时剩余的最大步数,则状态转移方程为:f[i] = max(f[i − 1], A[i − 1]) − 1, i > 0代码 1// LeetCode, Jump Game// 思路 1,时间复杂度 O(n),空间复杂度 O(1)


依次遍历数组,设maxJump为当前最远能跳到的距离。
1. 如果i+maxJump>=n-1说明true
2. 若maxJump=0说明没办法跳了,为false.
3. 每走一步,即i++时,maxJump-=1。


代码

代码一(对应贪心算法)

class Solution{
    public:
        bool canJump(int A[], int n) {
            int max = 0;
            for(int i = 0; i < n; i++) {
                if(i > max) return false;
                int nowMax = i + A[i];
                if(nowMax > max) max = nowMax;
            }
            return true;
        }
};

代码二(动态规划)

class Solution {
public:
    bool canJump(int A[], int n) {
        if (n == 1) return true;
        int maxJump =0;//current you can jump
        for (int i = 0; i < n; i++){
            maxJump--;
            if (maxJump < A[i])
                maxJump = A[i];

            if (!maxJump)
                return false;

            if (maxJump + i >= n - 1 )
                return true;
        }
        return false;
    }
};

4. 下一篇

下一篇是jump game II 参见我的博客列表

你提供的代码是 **LeetCode 第55题:跳跃游戏(Jump Game)** 的标准贪心算法解法。该算法通过维护一个变量 `rightmost` 来记录当前能够到达的最远位置,从而判断是否可以跳到最后一个下标。 --- ## ✅ 代码解析与完整 VS2022 可运行版本 以下是适合在 **Visual Studio 2022 (VS2022)** 中运行的完整代码版本,包含 `vector`、主函数和测试用例。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; class Solution { public: bool canJump(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); int rightmost = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (i <= rightmost) { // 如果当前位置i是可以到达的 rightmost = max(rightmost, i + nums[i]); // 更新最远可达位置 if (rightmost >= n - 1) { return true; // 已能到达或超过终点 } } } return false; // 循环结束仍未到达终点 } }; // 主函数测试 int main() { Solution sol; vector<int> nums; // 测试用例 1 nums = {2, 3, 1, 1, 4}; cout << "输入数组: "; for (int num : nums) cout << num << " "; cout << "\n能否跳到最后?" << (sol.canJump(nums) ? "true" : "false") << endl << endl; // 测试用例 2 nums = {3, 2, 1, 0, 4}; cout << "输入数组: "; for (int num : nums) cout << num << " "; cout << "\n能否跳到最后?" << (sol.canJump(nums) ? "true" : "false") << endl << endl; // 测试用例 3 nums = {0}; cout << "输入数组: "; for (int num : nums) cout << num << " "; cout << "\n能否跳到最后?" << (sol.canJump(nums) ? "true" : "false") << endl << endl; // 测试用例 4 nums = {1, 0, 2}; cout << "输入数组: "; for (int num : nums) cout << num << " "; cout << "\n能否跳到最后?" << (sol.canJump(nums) ? "true" : "false") << endl << endl; return 0; } ``` --- ## ✅ 示例输出 ``` 输入数组: 2 3 1 1 4 能否跳到最后?true 输入数组: 3 2 1 0 4 能否跳到最后?false 输入数组: 0 能否跳到最后?true 输入数组: 1 0 2 能否跳到最后?false ``` --- ## ✅ 算法逻辑详解 ### ✅ 问题背景 给定一个非负整数数组 `nums`,你最初位于数组的第一个下标。每个下标 `i` 对应一个非负整数 `nums[i]`,表示你可以跳跃的最大步数。你的任务是判断是否可以从第一个下标跳到最后一个下标。 ### ✅ 解法思路:贪心算法(Greedy) #### 核心思想: - 维护一个变量 `rightmost`,表示当前能够到达的最远下标。 - 遍历数组: - 如果当前位置 `i` 在 `rightmost` 范围内,说明可以到达; - 更新 `rightmost` 为 `max(rightmost, i + nums[i])`; - 如果 `rightmost >= n - 1`,说明可以到达终点,直接返回 `true`; - 如果遍历结束后仍未到达终点,返回 `false`。 --- ## ✅ 时间与空间复杂度 | 类型 | 复杂度 | 说明 | |------|--------|------| | 时间复杂度 | O(n) | 只遍历一次数组 | | 空间复杂度 | O(1) | 只使用常数级额外空间 | --- ## ✅ 常见问题排查(VS2022) 1. **编译错误** - 确保包含 `<vector>` 和 `<algorithm>` - 使用 `using namespace std;` 或加上 `std::` 前缀 2. **运行时错误** - 注意空数组处理(题目保证数组长度 ≥ 1) - 确保访问 `nums[i]` 不越界 3. **逻辑错误** - 初始 `rightmost` 为 0 是关键 - `if (i <= rightmost)` 是防止不可达点的判断条件 --- ## ✅ 对比其他解法 | 解法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 特点 | |------|------------|------------|------| | 贪心算法(当前方法) | O(n) | O(1) | 最优解,推荐 | | 动态规划(从后往前) | O(n²) | O(n) | 思路清晰但效率低 | | BFS / DFS | O(n²) | O(n) | 可以解决问题,但不推荐 | | 递归+记忆化搜索 | O(n²) | O(n) | 适合拓展思路 | ---
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