Algorithms—55.Jump Game

本文介绍了一种解决数组中跳跃障碍问题的算法实现方案。通过从数组尾部向前遍历,算法判断当前位置是否能越过前方障碍,确保最终能够达到数组末尾。提供了详细的Java代码示例,并附有GitHub链接供读者参考。

思路:从后往前读数组,如果读到0,则判断距离此0位置是否有数大于此距离(如果该0恰好在最后一位,则距离只要大于等于即可)

GitHub地址:https://github.com/corpsepiges/leetcode

Java版本和Python版本,求star。



public class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
    	int k=-1;
    	int tar=-1;
        for (int i = nums.length-1; i>=0 ; i--) {
			if (k==-1&&nums[i]==0) {
				k=0;
				tar=i;
			}
			if (k==0) {
			    if(tar==nums.length-1&&nums[i]>=tar-i){
			        k=-1;
			    }
				if (nums[i]>tar-i) {
					k=-1;
				}
			}
		}
    	if (k==-1) {
			return true;
		}else {
			return false;
		}
    }
}

先看效果: https://renmaiwang.cn/s/jkhfz Hue系列产品将具备高度的个性化定制能力,并且借助内置红、蓝、绿三原色LED的灯泡,能够混合生成1600万种不同色彩的灯光。 整个操作流程完全由安装于iPhone上的应用程序进行管理。 这一创新举措为智能照明控制领域带来了新的启示,国内相关领域的从业者也积极投身于相关研究。 鉴于Hue产品采用WiFi无线连接方式,而国内WiFi网络尚未全面覆盖,本研究选择应用更为普及的蓝牙技术,通过手机蓝牙与单片机进行数据交互,进而产生可调节占空比的PWM信号,以此来控制LED驱动电路,实现LED的调光功能以及DIY调色方案。 本文重点阐述了一种基于手机蓝牙通信的LED灯设计方案,该方案受到飞利浦Hue智能灯泡的启发,但考虑到国内WiFi网络的覆盖限制,故而选用更为通用的蓝牙技术。 以下为相关技术细节的详尽介绍:1. **智能照明控制系统**:智能照明控制系统允许用户借助手机应用程序实现远程控制照明设备,提供个性化的调光及色彩调整功能。 飞利浦Hue作为行业领先者,通过红、蓝、绿三原色LED的混合,能够呈现1600万种颜色,实现了全面的定制化体验。 2. **蓝牙通信技术**:蓝牙技术是一种低成本、短距离的无线传输方案,工作于2.4GHz ISM频段,具备即插即用和强抗干扰能力。 蓝牙协议栈由硬件层和软件层构成,提供通用访问Profile、服务发现应用Profile以及串口Profiles等丰富功能,确保不同设备间的良好互操作性。 3. **脉冲宽度调制调光**:脉冲宽度调制(PWM)是一种高效能的调光方式,通过调节脉冲宽度来控制LED的亮度。 当PWM频率超过200Hz时,人眼无法察觉明显的闪烁现象。 占空比指的...
### 解决ModuleNotFoundError并安装qiskit.algorithms.optimizers模块 为了解决`ModuleNotFoundError: No module named 'qiskit.algorithms'`的问题,并正确安装`qiskit.algorithms.optimizers`模块,以下内容提供了详细说明和解决方案。 #### 检查Qiskit版本 在开始解决问题之前,确保已安装的Qiskit版本支持`qiskit.algorithms`模块。可以通过以下代码检查当前版本: ```python import qiskit print(qiskit.__qiskit_version__) ``` 如果版本低于0.24.0,则需要更新到最新版本[^1]。 #### 更新Qiskit 使用以下命令将Qiskit更新到最新版本: ```bash pip install --upgrade qiskit ``` 此命令会自动升级所有相关的子模块,包括`qiskit.algorithms`[^2]。 #### 验证`qiskit.algorithms.optimizers`模块 更新完成后,验证是否可以成功导入`qiskit.algorithms.optimizers`模块: ```python from qiskit.algorithms.optimizers import COBYLA, SPSA print("qiskit.algorithms.optimizers imported successfully") ``` 如果上述代码运行无误,则问题已解决。 #### 单独安装`qiskit-algorithms`包 如果更新Qiskit后仍然无法导入`qiskit.algorithms`模块,可以尝试单独安装`qiskit-algorithms`包: ```bash pip install qiskit-algorithms ``` 此命令会确保`qiskit.algorithms`模块及其子模块(如`optimizers`)被正确安装[^3]。 #### 示例代码:使用`qiskit.algorithms.optimizers` 以下是一个完整的示例,展示如何使用`qiskit.algorithms.optimizers`中的优化器进行量子计算任务: ```python from qiskit.algorithms.optimizers import COBYLA from qiskit.circuit.library import TwoLocal from qiskit.primitives import Sampler from qiskit.algorithms.minimum_eigen_solvers import VQE # 定义优化器 optimizer = COBYLA(maxiter=100) # 定义变分形式 var_form = TwoLocal(rotation_blocks='ry', entanglement_blocks='cz') # 使用VQE算法 vqe = VQE(var_form, optimizer=optimizer, sampler=Sampler()) print("VQE algorithm with COBYLA optimizer initialized successfully") ``` #### 环境配置注意事项 如果在特定IDE(如PyCharm)中工作,需确认虚拟环境或全局环境中已正确安装Qiskit。可以通过以下步骤验证: - 在PyCharm中,检查项目解释器设置是否包含Qiskit。 - 如果`pip`不是内部命令,请先安装`pip`或将其路径添加到系统环境变量中[^4]。 ### 注意事项 - 确保操作系统支持所需的依赖项,并且已安装必要的开发工具链。 - 避免多个版本的Qiskit共存,以免引发冲突[^5]。
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