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一、题目描述：
给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的第一个位置。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。
假设你总是可以到达数组的最后一个位置。
示例 1:
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
示例 2:
输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2
二、思路与实现：
思路:
可采用自顶向下动态规划法
dp函数的定义：从索引 p 跳到最后一格，至少需要 dp(nums, p) 步 base case 就是当p超过最后一格时，不需要跳跃 状态就是当前所站立的索引p，选择就是可以跳出的步数
代码实现：
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var jump = function (nums) {
let n = nums.length;
// 备忘录都初始化为 n，相当于 无穷大，因为从 0 调到 n - 1 最多 n - 1 步
let memo = new Array(n).fill(n);
// 定义：从索引 p 跳到最后一格，至少需要 dp(p) 步
const dp = (p) => {
// base case 当p超过最后一格时，不需要跳跃
if (p >= n - 1) return 0;
// 子问题已经计算过
if (memo[p] != n) return memo[p];
let steps = nums[p];
// 你可以选择跳 1 步，2 步...
for (let i = 1; i <= steps; i++) {
// 穷举每一个选择；计算每一个子问题的结果
let subProblem = dp(p + i);
// 取其中最小的作为最终结果
memo[p] = Math.min(memo[p], subProblem + 1);
}
return memo[p];
};
return dp(0);
};
三、总结：
本题还可以采用贪心算法解题，只需要判断哪一个选择最具有「潜力」即可；