一、问题重述
问题描述
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？
测试样例
样例1：
输入：
n = 5 ,array = [2, 3, 1, 1, 4]
输出：'TRUE'
样例2：
输入：
n = 5 ,array = [3, 2, 1, 0, 4]
输出：'FALSE'
样例3：
输入：
n = 6 ,array = [1, 2, 3, 4, 0, 0]
输出：'TRUE'
二、代码讲解
def solution(n, array):
# 初始化能够到达的最远位置
max_reach = 0
# 遍历数组中的每个位置
for i in range(n):
# 如果当前位置超过了能够到达的最远位置，返回 'FALSE'
if i > max_reach:
return "FALSE"
# 更新能够到达的最远位置
max_reach = max(max_reach, i + array[i])
# 如果能够到达数组的最后一个位置，返回 'TRUE'
return "TRUE" if max_reach >= n - 1 else "FALSE"
if __name__ == "__main__":
# Add your test cases here
print(solution(5, [2, 3, 1, 1, 4]) == "TRUE")
print(solution(5, [3, 2, 1, 0, 4]) == "FALSE")
三、思路提示
机器人需要从数组的第一个位置开始，通过消耗当前位置的能量值来决定可以前进的步数。目标是判断机器人是否能够到达数组的最后一个位置。
数据结构选择
我们可以使用一个变量来跟踪当前能够到达的最远位置。
算法步骤
-
初始化一个变量
max_reach来表示当前能够到达的最远位置，初始值为0。 -
遍历数组中的每个位置：
- 如果当前位置超过了
max_reach，说明无法到达当前位置，返回'FALSE'。 - 更新
max_reach为当前位置加上当前位置的能量值和max_reach中的较大值。
- 如果当前位置超过了
-
如果遍历结束后，
max_reach大于等于数组的最后一个位置，返回'TRUE'，否则返回'FALSE'。
关键步骤解释
max_reach = 0：初始化能够到达的最远位置。for i in range(n)：遍历数组中的每个位置。if i > max_reach：如果当前位置超过了能够到达的最远位置，说明无法到达当前位置，返回'FALSE'。max_reach = max(max_reach, i + array[i])：更新能够到达的最远位置。return "TRUE" if max_reach >= n - 1 else "FALSE"：如果能够到达数组的最后一个位置，返回'TRUE'，否则返回'FALSE'。
四、改进
如何处理数组中能量值为0的情况？ 处理数组中能量值为0的情况是这个问题的关键之一。当机器人遇到能量值为0的位置时，它将无法继续前进，因此我们需要在代码中特别处理这种情况。
解题思路
- 遍历数组：在遍历数组的过程中，我们需要检查每个位置的能量值。
- 能量值为0的处理：如果当前位置的能量值为0，我们需要判断机器人是否能够跳过这个位置。如果当前位置的能量值为0且机器人无法跳过这个位置（即
max_reach小于当前位置的索引），则机器人无法到达终点，返回'FALSE'。
def solution(n, array):
# 初始化能够到达的最远位置
max_reach = 0
# 遍历数组中的每个位置
for i in range(n):
# 如果当前位置超过了能够到达的最远位置，返回 'FALSE'
if i > max_reach:
return "FALSE"
# 更新能够到达的最远位置
max_reach = max(max_reach, i + array[i])
# 如果当前位置的能量值为0且无法跳过这个位置，返回 'FALSE'
if array[i] == 0 and max_reach <= i:
return "FALSE"
# 如果能够到达数组的最后一个位置，返回 'TRUE'
return "TRUE" if max_reach >= n - 1 else "FALSE"
if __name__ == "__main__":
# Add your test cases here
print(solution(5, [2, 3, 1, 1, 4]) == "TRUE")
print(solution(5, [3, 2, 1, 0, 4]) == "FALSE")
处理数组中能量值为0的情况是这个问题的关键之一。当机器人遇到能量值为0的位置时，它将无法继续前进，因此我们需要在代码中特别处理这种情况。
解题思路
- 遍历数组：在遍历数组的过程中，我们需要检查每个位置的能量值。
- 能量值为0的处理：如果当前位置的能量值为0，我们需要判断机器人是否能够跳过这个位置。如果当前位置的能量值为0且机器人无法跳过这个位置（即
max_reach小于当前位置的索引），则机器人无法到达终点，返回'FALSE'。
代码提示
我们可以对当前代码进行如下修改，以处理能量值为0的情况：
def solution(n, array):
# 初始化能够到达的最远位置
max_reach = 0
# 遍历数组中的每个位置
for i in range(n):
# 如果当前位置超过了能够到达的最远位置，返回 'FALSE'
if i > max_reach:
return "FALSE"
# 更新能够到达的最远位置
max_reach = max(max_reach, i + array[i])
# 如果当前位置的能量值为0且无法跳过这个位置，返回 'FALSE'
if array[i] == 0 and max_reach <= i:
return "FALSE"
# 如果能够到达数组的最后一个位置，返回 'TRUE'
return "TRUE" if max_reach >= n - 1 else "FALSE"
if __name__ == "__main__":
# Add your test cases here
print(solution(5, [2, 3, 1, 1, 4]) == "TRUE")
print(solution(5, [3, 2, 1, 0, 4]) == "FALSE")
关键步骤解释
if i > max_reach：如果当前位置超过了能够到达的最远位置，说明无法到达当前位置，返回'FALSE'。max_reach = max(max_reach, i + array[i])：更新能够到达的最远位置。if array[i] == 0 and max_reach <= i：如果当前位置的能量值为0且无法跳过这个位置，返回'FALSE'。
通过这种方式，我们可以确保在遇到能量值为0的位置时，机器人能够正确判断是否能够继续前进。
