跳躍遊戲二
“Jump Game II”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「Jump Game II」問題是貪婪部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
視覺化 Jump Game II 的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀 Jump Game II 的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定一個 0 索引的長度為 n 的整數 nums 陣列。您最初位於 nums[0]。每個元素 nums[i] 表示從索引 i 向前跳躍的最大長度。返回到達 nums[n - 1] 的最小跳躍次數。產生測試案例以便您可以到達最後一個索引。
寫一個函數 jump(nums: List[int]) -> int。
- •1 <= len(nums) <= 10^4
- •0 <= nums[i] <= 1000
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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