LC-55. 跳跃游戏

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题目描述

给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

判断你是否能够到达最后一个下标。

示例 1:

输入： nums = [2,3,1,1,4]
输出： true
解释： 可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。

示例 2:

输入：nums = [3,2,1,0,4]
输出：false
解释：无论怎样，总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 ， 所以永远不可能到达最后一个下标。

提示：

• 1 <= nums.length <= 3 * 104
• 0 <= nums[i] <= 105

题解

这道题很特殊，本想通过 Dfs 或者 回溯 的方式来找出来解答。

但是发现一个问题，就是如果数据量太大，是会超过时间的一个限制。

所以采用 贪心 的一个算法，这个算法其实就相当于使用双指针。

但是如何使用好双指针，左右指针分别代表什么，局部找到最优解的形式，其实就是贪心的思想。

• 贪心

  • 左指针代表的是 初始值 0 下标

  • 右指针代表的是 初始值 0 下标，所对应的值

  • for 循环的意义就是让左指针从1开始进行判别和移动

  • 随时判断右指针的值，是否小于当前左指针的下标和下标值之和。

贪心

const canJump = (nums) => {
  const numsLength = nums.length

  if (numsLength === 1) return true

  let left = 0 // 左指针
  let right = nums[left] // 右指针

  // 这个循环的意义，每次更新这个人能够到达的最远位置，直到最远位置 >= 数组长度
  for (let i = 1; i < numsLength; i++) {
    if (right >= numsLength - 1) return true

    if (i <= right) {
      // 判断当前能跳的值，是否大于 right 下标
      const currentValue = i + nums[i]

      // 将 i 下标和 i所在值 相加，赋值给right，就是目前这个人，能够到达的最远位置
      if (currentValue > right) {
        right = currentValue
      }
    }
  }
  return false
}

总结

该题目 30 ：贪心，主要还是用到双指针算法，就是局部找到最优解。