机器人能量冒险题解| 豆包MarsCode AI刷题

题目解析

 

题目描述：

小R设计了一款有趣的机器人，它每次移动时至少需要消耗一个能量值。假设当小R为机器人提供了 5 个能量值，它可以选择不动，也可以走 1 步，但它不会走超过 5 步。
小R希望机器人能够走到一个终点，该终点位于 N 个位置的最后一个位置。每个位置上都有一定的能量值，机器人每次消耗当前位置的能量值可以往前走几步，之后可以继续消耗新的位置的能量继续前进。如果某个位置的能量值为 0，机器人将无法再继续行动。
小R想知道，机器人是否有可能通过这些能量值移动到最后一个位置。你能帮他计算一下吗？

 

思维详解：

这道题的解题思想可以利用贪心算法来解决。贪心算法的核心思想是在每一步选择中都采取在当前状态下最优的选择，以期望最终得到全局最优解。在每一步中，机器人会选择当前位置能够到达的最远位置。这个选择是基于当前位置的能量值。通过不断更新能够到达的最远位置，这样可以最大化每一步的收益，确保每一步都是当前最优的选择，从而尽可能快地接近终点。如果在某一步发现无法继续前进，则提前终止，返回 "FALSE"，避免不必要的计算。

 

代码详解：

1. 初始化变量 max：

   • max 用于记录当前能够到达的最远位置。初始值为0，表示从起点开始。

2. 遍历数组：

   • 使用 for 循环遍历数组，循环条件是 i <= max，即只有在当前位置 i 是可达的情况下才继续遍历。
   • 在每次循环中，更新 max 的值为 i + array[i] 和当前 max 中的较大值。i + array[i] 表示从当前位置 i 出发，能够到达的最远位置。

3. 判断是否到达终点：

   • 如果 max 大于或等于数组的最后一个位置（即 array.length - 1），则返回 "TRUE"，表示机器人能够到达终点。

4. 返回结果：

   • 如果遍历结束后，max 仍然小于数组的最后一个位置，则返回 "FALSE"，表示机器人无法到达终点。

5. 逻辑总结：

• 通过逐步更新 max 来判断机器人是否能够到达终点。
• 代码的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度，因为每个位置最多被访问一次。

public class Main {

    public static String solution(int n, int[] array) {
        // Edit your code here
        int max=0;
        for(int i=0;i<=max;i++)
        {
            max=(i+array[i])>max?(i+array[i]):max;
            if(max>=array.length-1)
            {
                return "TRUE";
            }
        } 

        return "FALSE";
    }

    public static void main(String[] args) {
        // Add your test cases here

        System.out.println(solution(5, new int[]{2, 3, 1, 1, 4}).equals("TRUE"));
        System.out.println(solution(5, new int[]{3, 2, 1, 0, 4}).equals("FALSE"));
    }
}

 

知识总结

• 贪心算法：一种在每一步选择中都采取当前状态下最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最优的算法策略。
• 逆向思维：从问题的结果出发，反向思考问题解决的步骤。
• 状态更新：在贪心算法中，根据当前的选择更新状态，以便于后续的选择。
• 边界条件：在算法中处理特殊情况，以确保算法的正确性。
• 可行性判断：在每一步中判断当前的选择是否可行，如果不可行，则需要采取其他措施。
• 全局与局部最优：贪心算法在每一步都寻求局部最优解，但并不保证最终结果是全局最优解，在没有思路且举不出反例的时候不妨试试，说不定会有奇效。

 

学习计划

豆包MarsCode AI在我的刷题过程中给了我很大的帮助，千里之行始于足下，解题第一步就是读懂题，AI助手很好的为我明晰了题目要义。并且在解题过程中，AI助手也可以为我实时分析代码逻辑与漏洞，以防编程过程中的逻辑模糊现象，大大提升了解题效率。

 

工具运用

这里建议其他码友在题意不明时询问豆包AI，让其进行读题，明确题意。代码编程卡顿时借助AI对现有代码进行逻辑分析，获取接下来的解题思路，可有效提升效率，但要注意AI不是万能的，不能全部照抄，要融入自己的理解，才能获得最精确的题解。同时，如果发现代码于某些样例存在问题，可询问豆包AI当前代码是否存在边界问题没有考虑到。