LeetCode--45. 跳跃游戏 II(贪心，动态规划)

wowon~

于 2021-11-15 14:05:48 发布

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分类专栏：动态规划贪心力扣文章标签：动态规划 leetcode 贪心算法

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本文介绍了如何通过Python实现一个高效的算法来解决LeetCode中的'跳一跳'问题，通过遍历数组计算每次跳跃的最大可能距离，并逐步更新路径。关键思路是利用动态规划，找到到达数组末尾所需的最少跳跃次数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的第一个位置。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。

假设你总是可以到达数组的最后一个位置。

示例 1:

输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
示例 2:

输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2

提示:

1 <= nums.length <= 104
0 <= nums[i] <= 1000

直接上手来写，这个题目的思路还是很明显的。我们可以int一个数记录最大距离的值，当这个值超过nums.size()时就退出循环就可以了，对于可以到达的每一个数都算一下最大距离，更新最大距离。我原本认为这样来写时间可能会超限，但是没有。😑

class Solution {
public:
    int jump(vector<int>& nums) {
       int n=nums.size();
        int ans=0;
        int end=1;
        int start=0;
        //int maxposition=0;
        while(end<n)
        {
            int maxposition=0;
            for(int i=start;i<end;i++)
            {
                maxposition=max(maxposition,nums[i]+i);
            }
            
            start=end;
            end=maxposition+1;
            ans++;
        }
        return ans;
    
}


};