贪心算法之跳跃游戏问题

问题背景

本文背景是leetcode的一道经典题目:跳跃游戏,描述如下:

给定一个非负整数数组 nums,初始位于数组的第一个位置(下标0)。数组中的每个元素表示在该位置可以跳跃的最大长度。判断是否能够到达最后一个下标。

示例​:

  • 输入:[2,3,1,1,4] → 输出:true
  • 输入:[3,2,1,0,4] → 输出:false

解题思路

贪心算法解法

核心思想​:维护一个当前能够到达的最远位置,遍历数组时不断更新这个值。

算法步骤分解

  1. 初始化 max_reach = 0(当前能到达的最远位置)
  2. 遍历数组:
    • 如果当前位置 i > max_reach,说明无法到达,返回 false
    • 更新 max_reach = max(max_reach, i + nums[i])
    • 如果 max_reach ≥ 最后一个下标,提前返回 true
  3. 遍历结束返回 true

代码实现

class Solution {public boolean canJump(int[] nums) {int maxReach = 0;for (int i = 0; i < nums.length; i++) {if (i > maxReach) return false;maxReach = Math.max(maxReach, i + nums[i]);if (maxReach >= nums.length - 1) return true;}return true;}
}

算法原理解析

  1. 初始化​:maxReach 记录当前能到达的最远位置
  2. 遍历过程​:
    • 检查当前位置是否可达(i > maxReach
    • 更新最远可达位置(i + nums[i]
    • 提前终止条件(已到达终点)
  3. 返回值​:遍历完成仍未返回,说明可以到达终点

示例分析

示例1​:[2,3,1,1,4]

i=0: maxReach = max(0, 0+2)=2
i=1: 1<=2 → maxReach = max(2, 1+3)=4 (覆盖终点)
直接返回true

示例2​:[3,2,1,0,4]

i=3: maxReach=3
i=4: 4>3 → 返回false

常见误区

  1. 错误解法​:简单检查是否有0存在
    • 反例:[2,0,2,0,1]可以到达终点。
  2. 过度优化​:不需要记录具体路径

实际应用

  1. 网络路由选择
  2. 游戏关卡设计
  3. 资源调度问题

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