主题

⚠注意:不是在无路可走的那个位置造桥,而是当发现无路可走的时候,时光倒流到能跳到最远点的那个位置造桥。换句话说,在无路可走之前,我们只是在默默地收集信息。当发现无路可走的时候,才从收集到的信息中,选择最远点造桥。所建造的这座桥的左端点(起跳位置)可能在我们当前走的这座桥的中间。
也可以理解成,当发现无路可走的时候,往回跳,选择合适的位置造桥。我们可以在最终算账的时候,把往回跳的情况擦掉,只保留往右跳,也能到达终点。所以往回跳不计入跳跃次数。
答疑
问:为什么这个贪心策略是对的?
答:其实这个做法是对暴力的优化。题目让我们计算到达
问:为什么代码只遍历到
答:这题
问:如果题目没有保证一定能到达
答:见 1326. 灌溉花园的最少水龙头数目,我的题解。
python
class Solution:
def jump(self, nums: List[int]) -> int:
ans = 0
cur_end = 0 # 已建造的桥的右端点
next_end = 0 # 下一座桥的右端点的最大值
for i in range(len(nums) - 1):
# 遍历的过程中,记录下一座桥的最远点
next_end = max(next_end, i + nums[i])
if i == cur_end: # 无路可走,必须建桥
cur_end = next_end # 建桥后,最远可以到达 next_end
ans += 1
return anscpp
// C++ 版待补充cpp
class Solution {
public:
int jump(vector<int>& nums) {
int ans = 0;
int cur_end = 0; // 已建造的桥的右端点
int next_end = 0; // 下一座桥的右端点的最大值
for (int i = 0; i + 1 < nums.size(); i++) {
// 遍历的过程中,记录下一座桥的最远点
next_end = max(next_end, i + nums[i]);
if (i == cur_end) { // 无路可走,必须建桥
cur_end = next_end; // 建桥后,最远可以到达 next_end
ans++;
}
}
return ans;
}
};复杂度分析
- 时间复杂度:
。其中 是 的长度。 - 空间复杂度:
。
思考题
如果要输出具体的跳跃方案(每一步跳到哪个位置),怎么做?
欢迎在评论区分享你的思路/代码。
更多相似题目,见下面贪心题单中的「区间贪心」。
分类题单
- 滑动窗口与双指针(定长/不定长/单序列/双序列/三指针/分组循环)
- 二分算法(二分答案/最小化最大值/最大化最小值/第K小)
- 单调栈(基础/矩形面积/贡献法/最小字典序)
- 网格图(DFS/BFS/综合应用)
- 位运算(基础/性质/拆位/试填/恒等式/思维)
- 图论算法(DFS/BFS/拓扑排序/基环树/最短路/最小生成树/网络流)
- 动态规划(入门/背包/划分/状态机/区间/状压/数位/数据结构优化/树形/博弈/概率期望)
- 常用数据结构(前缀和/差分/栈/队列/堆/字典树/并查集/树状数组/线段树)
- 数学算法(数论/组合/概率期望/博弈/计算几何/随机算法)
- 贪心与思维(基本贪心策略/反悔/区间/字典序/数学/思维/脑筋急转弯/构造)
- 链表、树与回溯(前后指针/快慢指针/DFS/BFS/直径/LCA)
- 字符串(KMP/Z函数/Manacher/字符串哈希/AC自动机/后缀数组/子序列自动机)
欢迎关注 B站@灵茶山艾府