跳跃游戏二
“Jump Game II”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“Jump Game II”问题是贪婪部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化 Jump Game II 的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读 Jump Game II 的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定一个 0 索引的长度为 n 的整数 nums 数组。您最初位于 nums[0]。每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成测试用例以便您可以到达最后一个索引。
编写一个函数 jump(nums: List[int]) -> int。
- •1 <= len(nums) <= 10^4
- •0 <= nums[i] <= 1000
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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