Jogo de Salto II
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Jump Game II'.
1. Aprenda
O problema do 'Jump Game II' é um desafio chave na seção Greedy.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico do Jump Game II.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia atentamente a definição do problema do Jump Game II.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Você recebe uma matriz indexada em 0 de números inteiros de comprimento n. Você está inicialmente posicionado em nums[0]. Cada elemento nums[i] representa o comprimento máximo de um salto para frente do índice i. Retorne o número mínimo de saltos para alcançar nums[n - 1]. Os casos de teste são gerados de forma que você possa alcançar o último índice.
Escreva uma função jump(nums: List[int]) -> int.
- •1 <= len(nums) <= 10^4
- •0 <= nums[i] <= 1000
Exemplos
nums = [2,3,1,1,4]
2
Jump 1 step from index 0 to 1, then 3 steps to the last index.
nums = [2,3,0,1,4]
2
Jump 1 step from index 0 to 1, then 3 steps to the last index.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
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Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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 resCódigo de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Aplicam-se propriedades padrão do problema Greedy.
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