116-跳跃游戏

给出一个非负整数数组,你最初定位在数组的第一个位置。   

数组中的每个元素代表你在那个位置可以跳跃的最大长度。    

判断你是否能到达数组的最后一个位置。

注意事项

这个问题有两个方法,一个是贪心和 动态规划。

贪心方法时间复杂度为O(N)。

动态规划方法的时间复杂度为为O(n^2)。

我们手动设置小型数据集,使大家阔以通过测试的两种方式。这仅仅是为了让大家学会如何使用动态规划的方式解决此问题。如果您用动态规划的方式完成它,你可以尝试贪心法,以使其再次通过一次。

样例

A = [2,3,1,1,4],返回 true.

A = [3,2,1,0,4],返回 false.

标签

动态规划 贪心 数组

方法一(动态规划)

使用动态规划,用一维数组 dp[i] 表示假设位置 i 能够跳跃的最大长度

动态转移方程为:dp[i] = max(A[i]+i, dp[i−1]) [ if dp[i−1]≥i ]

code

class Solution {
public:
/**
* @param A: A list of integers
* @return: The boolean answer
*/
bool canJump(vector<int> A) {
// write you code here
int size = A.size();
if (size == 1) {
return true;
} vector<int> dp(size, 0);
dp[0] = A[0];
for(int i=1; i<size; i++) {
if (dp[i-1] >= i) {
dp[i] = (A[i]+i > dp[i-1]) ? A[i]+i : dp[i-1];
}
else {
dp[i] = 0;
}
}
return dp[size-1] >= size-1;
}
};

方法二(贪心)

用一个变量代替 dp 数组

code

class Solution {
public:
/**
* @param A: A list of integers
* @return: The boolean answer
*/
bool canJump(vector<int> A) {
// write you code here
int size = A.size();
if (size == 1) {
return true;
}
int currMaxStep = A[0];
int step = 0;
for (int i=1; i<size; i++) {
if(i > currMaxStep) {
return false;
}
currMaxStep = (i+A[i] > currMaxStep) ? i+A[i] : currMaxStep;
if(currMaxStep >= size-1) {
return true;
}
}
return currMaxStep >= size-1;
}
};

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