-
题目描述:
-
给你一个非负整数数组
nums
,你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度 -
判断你是否能够到达最后一个下标,如果可以,返回
true
;否则,返回false
。
-
-
解题思想:
-
这个问题可以使用贪心算法来解决。贪心算法的思想是每一步都选择当前最优的解决方案,从而希望最终能够得到全局最优解。
具体来说,我们可以从数组的第一个位置开始,依次遍历数组中的每个元素,同时记录当前能够到达的最远位置。在遍历过程中,如果当前位置超过了最远位置,说明无法继续前进,即无法到达最后一个下标,返回 false。否则,更新最远位置为当前位置能够到达的最远距离。当遍历结束时,如果最远位置已经超过或等于数组的最后一个下标,则说明可以到达最后一个下标,返回 true。
下面是该思路的伪代码实现:
1. 初始化最远位置为0 2. 遍历数组中的每个元素,索引记为i: a. 如果当前位置i超过了最远位置,则返回false b. 否则,更新最远位置为 max(最远位置, i + nums[i]) 3. 当遍历结束时,如果最远位置已经超过或等于数组的最后一个下标,则返回true,否则返回false
这样实现的时间复杂度为O(n),其中n是数组的长度。因此,该方法具有较高的效率。
-
-
法一:
-
解题步骤:
-
判断在给定的数组中,是否存在一种方式可以从第一个位置跳跃到最后一个位置。其核心思想在于通过维护一个变量
reach
,表示当前能够到达的最远位置。在遍历数组过程中,对于每个位置
i
,首先检查当前位置i
是否已经超过了reach
,若是,则意味着无法从当前位置跳到末尾,因此直接返回 false。然后再检查当前reach
是否已经能够到达或超过数组的末尾位置,若是,则表示已经找到了一种跳跃方式能够到达末尾,直接返回 true。如果以上两个条件都不满足,则更新
reach
,取当前位置i
能够到达的最远位置和当前reach
的较大值,确保在遍历过程中始终维护着能够到达的最远位置。如果遍历完整个数组都没有返回 true,那么表示无法从起始位置跳跃到末尾位置,最终返回 false。
这个算法的关键在于贪心地选择当前能够到达的最远位置,并在遍历过程中不断更新这个最远位置,以便判断是否能够到达数组的末尾。
-
以下是代码实现:
-
class Solution { public boolean canJump(int[] nums){ int reach = 0; for (int i = 0; i < nums.length; i++) { if(i > reach) return false; if(reach >= nums.length - 1) return true; reach = Math.max(reach, i + nums[i]); } return false; } }
-
法二:
-
class Solution { public boolean canJump(int[] nums){ int end = nums.length - 1; for (int i = nums.length - 2; i >= 0; i--) { if(i + nums[i] >= end) end = i; } return end == 0; } }
- 使用一个变量
end
来表示当前能够到达的最远位置,初始化为数组的最后一个索引nums.length - 1
。 - 从数组的倒数第二个位置开始向前遍历,对于每个位置
i
:- 如果当前位置
i
能够跳跃到end
或更远的位置,则更新end
为当前位置i
。
- 如果当前位置
-
这个算法的思想是从右向左遍历数组,不断更新能够到达的最远位置
end
,如果最终end
的值为0,则说明能够从起始位置跳跃到末尾位置,否则无法到达末尾。这与之前的算法思路相似,只是采用了从右向左的遍历方式。 - 如果最终
end
的值为0,则表示从起始位置能够跳跃到末尾位置,返回 true;否则返回 false。
-
-
-
- 以上是本篇博客的全部内容,感谢观看.