跳跃游戏 II

LeetCode 45. 跳跃游戏 II | Python 使用贪心算法,从数组开始正向遍历,维护可跳跃最远的位置,确定边界,到达边界时,更新边界,增加跳跃次数,进而解决《45. 跳跃游戏 II》问题 阅读详情

题目:力扣

class Solution {
    public int jump(int[] nums) {
        int length = nums.length;
        int end = 0;
        int maxPosition = 0; 
        int steps = 0;
        for (int i = 0; i < length - 1; i++) {
            maxPosition = Math.max(maxPosition, i + nums[i]); 
            if (i == end) {
                end = maxPosition;
                steps++;
            }
        }
        return steps;
    }
}

 

 

超时代码: 

class Solution {
    int res = Integer.MAX_VALUE;
    public int jump(int[] nums) {
        int[] jump = new int[nums.length];
        for(int i = 0 ; i < nums.length-1; i++){
            int jump_num = nums[i];
            for(int j = i+1; j < nums.length && j <= i+nums[i]; j++){
                if(jump[j]!=0){
                    jump[j] = Math.min(jump[i]+1,jump[j]);
                }
                else{
                    jump[j] = jump[i]+1;
                }
            }
            if(jump[nums.length-1] != 0){
                return jump[nums.length-1];
            }
        }
        return jump[nums.length-1];
    }
}

 

跳跃游戏 II 算法深度解析:高效求解最小跳跃次数![ 本文深入解析了跳跃游戏 II 问题的贪心算法解法。给定非负整数数组,每个元素表示该位置能跳转的最大长度,要求找到到达末尾的最小跳跃次数。算法通过维护当前跳跃边界(currentEnd)和下一步最远可达位置(farthest),在遍历数组时动态更新这两个变量:当到达当前边界时增加跳跃次数并更新边界为farthest,若新边界已覆盖终点则提前终止。该算法时间复杂度为O(n),空间复杂度O(1),通过局部最优决策(每次尽可能跳更远)实现全局最优解。文末提供了Java实现代码,展示了如何高效求解这一经典问题。 阅读详情

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45. 跳跃游戏 II

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诚然,这是不错的——如果我们完全利用了可以远跳的机会,那么显然达到终点所消耗的步数就是最少的。。(这里同样利用了跳跃游戏1所用到的覆盖范围的概念)显然上述代码实现了这样一个功能——当我们在当前覆盖内遇到了任意的一个点,并且这个点使得当前覆盖范围得到增加,那么就更新覆盖范围并且使得跳跃步数加一。但这是错误的,上述思维还是仅仅利用了跳跃问题1的思维模式。但是本题与跳跃问题1是有本质差别的。

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