摘要:解答解法一动态规划。令为跳到第个位置是否可达。代码这个时间复杂度有点大,看了下面的提示这个题其实是贪心算法。那么如何用贪心算法来做呢可以用一个变量来维护当前能够到达的最远节点坐标,初始时,即为点能到达的最远节点。
题目地址:
https://leetcode-cn.com/probl...
题目描述:
给定一个非负整数数组,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。
判断你是否能够到达最后一个位置。
示例 1:
输入: [2,3,1,1,4]
输出: true
解释: 从位置 0 到 1 跳 1 步, 然后跳 3 步到达最后一个位置。
示例 2:
输入: [3,2,1,0,4]
输出: false
解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 , 所以你永远不可能到达最后一个位置。
解答:
解法一:动态规划。
令dp[i]为跳到第i个位置是否可达。
那么dp[0] = true。
对于dpi
如果在存在一个k(k>=0,k < i)使得dp[k] = true (即到k是可达的)并且 nums[k]+k>=i(从k可以跳到i)
那么dp[i] = true。
这个时间复杂度为O(N²)。
java ac代码:
class Solution { public boolean canJump(int[] nums) { boolean[]dp = new boolean[nums.length]; dp[0] = true; for(int i = 1;i < nums.length;i++) { for(int k = 0;k <= i-1;k++) if(dp[k]&&nums[k] >= i-k) { dp[i] = true; break; } } return dp[nums.length-1]; } }
这个时间复杂度有点大,看了下面的提示这个题其实是贪心算法。
那么如何用贪心算法来做呢?
可以用一个max变量来维护当前能够到达的最远节点坐标,初始时max=nums[0],即为0点能到达的最远节点。
然后从1开始(i=1...nums.length-1),如果max >= i代表能够到达i节点,如果nums[i] + i > max代表
从这个点能够到达超过max的点,那么就更新max为nums[i] + i。
这样一来每个节点只被访问一次,时间复杂度为O(N)。
java ac代码:
class Solution { public boolean canJump(int[] nums) { //max为当前最大可达的位置 int max = nums[0]; int len = nums.length; for(int i = 1;i <= max && i < len ;i++) if(nums[i] + i > max) max = nums[i]+i; return max >= nums.length-1; } }
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