网站建设费记账,网站建设与网络营销的关系,公司网站界面设计,动漫网站的建设策划书题目描述: 给你一个非负整数数组 nums #xff0c;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#xff0c;如果可以#xff0c;返回 true #xff1b;否则#xff0c;返回 false 。 解题思想: … 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ia. 如果当前位置i超过了最远位置则返回falseb. 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。 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.
