LeetCode-45-Jump Game II DP-优快云博客

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本文介绍了一种解决寻找从起始位置到目标位置最少跳跃次数的问题算法。通过使用动态规划并结合剪枝策略，将原始算法的时间复杂度从n²优化到了O(n)。此外还提供了一个空间复杂度为O(1)的解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这个题是典型的DP了，LeetCode有一点很不好，他不告诉你数据量大小，我就直接写了个很暴力的n方的dp然后挂在一组25000长度的数据上，然后我就在原来的基础上进行了剪枝，加了一个step，记录一下每个step最远能走到哪，就优化成On的了然后就过了。找了一下题解，发现有更简单的，空间复杂度O1的方法。。。

"""
public int jump(int[] A) {  
    if(A==null || A.length==0)  
        return 0;  
    int lastReach = 0;  
    int reach = 0;  
    int step = 0;  
    for(int i=0;i<=reach&&i<A.length;i++)  
    {  
        if(i>lastReach)  
        {  
            step++;  
            lastReach = reach;  
        }  
        reach = Math.max(reach,A[i]+i);  
    }  
    if(reach<A.length-1)  
        return 0;  
    return step;  
}  
"""
class Solution(object):
    def jump(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        Len=len(nums)
        if Len<=1:return 0
        dp=[0x7fffffff for x in range(Len)]#steps needed for reaching point i
        step=[0 for x in range(Len)]# maxIndex that i steps can reach
        dp[0]=0
        for i in range(0,Len-1):
            if nums[i]+i>=Len-1:
                return dp[i]+1
            maxJump=nums[i]
            curStep=dp[i]
            for j in range(step[curStep]+1,i+maxJump+1):
                dp[j]=min(dp[j],dp[i]+1)
            step[curStep+1]=max(step[curStep+1],i+maxJump)
        return dp[Len-1]