LeetCode刷题复盘笔记—一文搞懂贪心算法之55. 跳跃游戏问题(贪心算法系列第四篇)

news2024/9/29 11:39:24

今日主要总结一下可以使用贪心算法解决的一道题目,55. 跳跃游戏

题目:55. 跳跃游戏

Leetcode题目地址
题目描述:
给定一个非负整数数组 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。

示例 1:
输入:nums = [2,3,1,1,4]
输出:true
解释:可以先跳 1 步,从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。

示例 2:
输入:nums = [3,2,1,0,4]
输出:false
解释:无论怎样,总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 , 所以永远不可能到达最后一个下标。

提示:
1 <= nums.length <= 3 * 104
0 <= nums[i] <= 105

本题重难点

刚看到本题一开始可能想:当前位置元素如果是3,我究竟是跳一步呢,还是两步呢,还是三步呢,究竟跳几步才是最优呢?

其实跳几步无所谓,关键在于可跳的覆盖范围!

不一定非要明确一次究竟跳几步,每次取最大的跳跃步数,这个就是可以跳跃的覆盖范围。

这个范围内,别管是怎么跳的,反正一定可以跳过来。

那么这个问题就转化为跳跃覆盖范围究竟可不可以覆盖到终点!

每次移动取最大跳跃步数(得到最大的覆盖范围),每移动一个单位,就更新最大覆盖范围。

贪心算法局部最优解:每次取最大跳跃步数(取最大覆盖范围),整体最优解:最后得到整体最大覆盖范围,看是否能到终点。

局部最优推出全局最优,找不出反例,试试贪心!

如图:

在这里插入图片描述

i 每次移动只能在cover的范围内移动,每移动一个元素,cover得到该元素数值(新的覆盖范围)的补充,让i继续移动下去。

而cover每次只取 max(该元素数值补充后的范围, cover本身范围)。

如果cover大于等于了终点下标,直接return true就可以了。

C++代码

class Solution {
public:
    bool canJump(vector<int>& nums) {
        if(nums.size() == 1) return true;
        int cover = 0;
        for(int i = 0; i <= cover; i++){
            cover = max(cover, i + nums[i]);
            if(cover >= nums.size() - 1) return true;
        }
        return false;
    }
};

总结

这道题目关键点在于:不用拘泥于每次究竟跳几步,而是看覆盖范围,覆盖范围内一定是可以跳过来的,不用管是怎么跳的。

大家可以看出思路想出来了,代码还是非常简单的。

一些同学可能感觉,在讲贪心系列的时候,题目和题目之间貌似没有什么联系?

是真的就是没什么联系,因为贪心无套路!没有个整体的贪心框架解决一系列问题,只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维!欢迎大家关注本人公众号:编程复盘与思考随笔(关注后可以免费获得本人在csdn发布的资源源码)

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