刻意练习:LeetCode实战 -- Task28.跳跃游戏
背景
本篇图文是LSGO软件技术团队组织的 第二期基础算法(Leetcode)刻意练习训练营 的打卡任务。本期训练营采用分类别练习的模式,即选择了五个知识点(数组、链表、字符串、树、贪心算法),每个知识点选择了 三个简单、两个中等、一个困难 等级的题目,共计三十道题,利用三十天的时间完成这组刻意练习。
本次任务的知识点:贪心算法
贪心算法(greedy algorithm),又称贪婪算法,是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。
贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说,问题能够分解成子问题来解决,子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。
贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择,不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果,并根据以前的结果对当前进行选择,有回退功能。
题目
- 题号:55
- 难度:中等
- https://leetcode-cn.com/problems/jump-game/
给定一个非负整数数组,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。
判断你是否能够到达最后一个位置。
示例 1:
输入: [2,3,1,1,4]
输出: true
解释: 我们可以先跳 1 步,从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。
示例 2:
输入: [3,2,1,0,4]
输出: false
解释: 无论怎样,你总会到达索引为 3 的位置。但该位置的最大跳跃长度是 0 , 所以你永远不可能到达最后一个位置。
示例 3:
输入:[0]
输出:true
实现
第一种:贪心算法
贪心策略:每次记录能跳到点的最大值,如果当前点超出最大值,返回false,如果最大值达到最后一个位置,返回true。
- 执行结果:通过
- 执行用时:120 ms, 在所有 C# 提交中击败了 57.32% 的用户
- 内存消耗:26.2 MB, 在所有 C# 提交中击败了 6.67% 的用户
public class Solution
{public bool CanJump(int[] nums){int maxlength = 0; //记录所能到达的最远点for (int i = 0; maxlength < nums.Length-1; i++){if (i > maxlength){return false;//若此点已不能到达,返回false }maxlength = Math.Max(i + nums[i], maxlength);}return true;}
}
Python 语言
- 执行结果:通过
- 执行用时:48 ms, 在所有 Python3 提交中击败了 88.65% 的用户
- 内存消耗:14.8 MB, 在所有 Python3 提交中击败了 66.85% 的用户
class Solution:def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:maxlength = 0for i, num in enumerate(nums):if maxlength >= len(nums) - 1:breakif i > maxlength:return Falsemaxlength = max(i + num, maxlength)return True
往期活动
LSGO软件技术团队会定期开展提升编程技能的刻意练习活动,希望大家能够参与进来一起刻意练习,一起学习进步!
- Python基础刻意练习活动即将开启,你参加吗?
- Task01:变量、运算符与数据类型
- Task02:条件与循环
- Task03:列表与元组
- Task04:字符串与序列
- Task05:函数与Lambda表达式
- Task06:字典与集合
- Task07:文件与文件系统
- Task08:异常处理
- Task09:else 与 with 语句
- Task10:类与对象
- Task11:魔法方法
- Task12:模块
我是 终身学习者“老马”,一个长期践行“结伴式学习”理念的 中年大叔。
我崇尚分享,渴望成长,于2010年创立了“LSGO软件技术团队”,并加入了国内著名的开源组织“Datawhale”,也是“Dre@mtech”、“智能机器人研究中心”和“大数据与哲学社会科学实验室”的一员。
愿我们一起学习,一起进步,相互陪伴,共同成长。
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