55. Jump Game

本文介绍了一个判断能否通过跳跃覆盖整个数列的算法实现。通过维护一个最大可达距离,遍历数组来判断是否能跳到最后一个位置。算法的核心在于动态更新当前可达范围并提前终止条件。

思路:

对于数列里的每一个数,从头到尾扫一遍,每一个位置上的数能够达到最远的地方,就是这个位置加上这个位置可以走的最远的位置。

再维持一个目前为止的最大值,如果目前的位置已经超过了曾经有过的最大的值,那么就结束,返回false。

如果全局的最大值已经能够达到数列的末尾,那么就返回true。

 

 1     public boolean canJump(int[] nums) {
 2         if(nums == null || nums.length == 0) {
 3             return false;
 4         }
 5         if(nums.length == 1) {
 6             return true;
 7         }
 8         int[] res = new int[nums.length];
 9         res[0] = nums[0];
10         int max = nums[0];
11         for(int i = 1; i < nums.length; i++) {
12             if(i > max) {
13                 break;
14             }
15             res[i] = nums[i] + i;
16             max = Math.max(res[i], max);
17             if(max >= nums.length - 1) {
18                 return true;
19             }
20         }
21         return false;
22     }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/warmland/p/5240761.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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