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题目链接 · 灵神原题解(署名来源)

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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

:为什么这个贪心策略是对的?

:其实这个做法是对暴力的优化。题目让我们计算到达 n1 的最小跳跃次数,暴力的做法是,用暴力搜索(或者 BFS)算出跳一次最远可以到哪,跳两次最远可以到哪,跳三次最远可以到哪……跳到 n1 的最小跳跃次数就是答案。设跳 k 次最远可以到达 curEnd,那么下标在 [0,curEnd] 中的最大的 i+nums[i],就是跳 k+1 次最远可以到达的位置 nextEnd。当我们遍历到 i=curEnd 时,通过计算遍历过的 i+nums[i] 的最大值,可以算出再跳一步最远能到哪里。这本质是一个递推式(kk+1),根据这个递推式,就能从跳 k=0 步开始(此时最远到达 0),依次递推算出跳 k=1,2,3, 步后的最远位置。

:为什么代码只遍历到 n2

:这题 n1 是终点,nums[n1] 这个数没有任何意义,完全可以把这个数删了,在长为 n1 的数组上跑这个算法。或者说,遍历到 nums[n2] 时,要么已经可以到达终点,要么需要造最后一座桥。n1 已经是终点了,不需要造桥。

:如果题目没有保证一定能到达 n1,代码要怎么改?

: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 ans
cpp
// 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:O(n)。其中 nnums 的长度。
  • 空间复杂度:O(1)

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。

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