Jump Game
Detailed guide and Python implementation for the 'Jump Game' problem.
1. 学ぶ
The 'Jump Game' problem is a key challenge in the Greedy section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Jump Game.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Jump Game carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
You are given an integer array nums. You are initially positioned at the array's first index, and each element in the array represents your maximum jump length at that position.
Return True if you can reach the last index, or False otherwise.
Write a function canJump(nums: List[int]) -> bool.
- •1 <= len(nums) <= 10^4
- •0 <= nums[i] <= 10^5
例
nums = [2,3,1,1,4]
True
Jump 1 step from index 0 to 1, then 3 steps to the last index.
nums = [3,2,1,0,4]
False
You will always arrive at index 3. Its maximum jump length is 0, which makes it impossible to reach the last index.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def can_jump_opt(nums):
goal = len(nums) - 1
for i in range(len(nums) - 2, -1, -1):
if i + nums[i] >= goal: goal = i
return goal == 0ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def can_jump_brute(nums):
def solve(i):
if i == len(nums) - 1: return True
for j in range(1, nums[i] + 1):
if solve(i + j): return True
return False
return solve(0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Greedy problem properties apply.
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