What is the best way to solve Jump Game II?

The optimized O(n) approach using Greedy patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰쉬움

점프 게임 II

'점프 게임 II' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

길이가 n이고 인덱스가 0인 정수 배열이 제공됩니다. 처음에는 nums[0]에 위치합니다. 각 요소 nums[i]는 인덱스 i에서 앞으로 점프하는 최대 길이를 나타냅니다. nums[n - 1]에 도달하기 위한 최소 점프 횟수를 반환합니다. 마지막 인덱스에 도달할 수 있도록 테스트 케이스가 생성됩니다.

jump(nums: List[int]) -> int 함수를 작성하세요.

제약

•1 <= len(nums) <= 10^4
•0 <= nums[i] <= 1000

예

Example 1

Input

nums = [2,3,1,1,4]

Output

Explanation

Jump 1 step from index 0 to 1, then 3 steps to the last index.

Example 2

Input

nums = [2,3,0,1,4]

Output

Explanation

Jump 1 step from index 0 to 1, then 3 steps to the last index.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 Greedy 관련 데이터 구조를 사용하는 것을 고려해보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

Greedy 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def jump_opt(nums):
    res = 0; l = r = 0
    while r < len(nums) - 1:
        farthest = 0
        for i in range(l, r + 1): farthest = max(farthest, i + nums[i])
        l = r + 1; r = farthest; res += 1
    return res

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def jump_brute(nums):
    def solve(i):
        if i >= len(nums) - 1: return 0
        res = float("inf")
        for j in range(1, nums[i] + 1):
            res = min(res, 1 + solve(i + j))
        return res
    return solve(0)