【LeetCode 热题 100】55. 跳跃游戏
Problem: 55. 跳跃游戏
给你一个非负整数数组 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,如果可以,返回 true ;否则,返回 false 。
文章目录
- 整体思路
- 完整代码
- 时空复杂度
- 时间复杂度:O(N)
- 空间复杂度:O(1)
整体思路
这段代码旨在解决经典的 “跳跃游戏” (Jump Game) 问题。问题要求判断给定一个非负整数数组,你是否能够从第一个索引(位置0)开始,最终到达数组的最后一个索引。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
该算法采用了一种非常高效且直观的 贪心算法 (Greedy Algorithm)。其核心思想不是去模拟每一步具体的跳跃,而是去维护一个当前可到达的最远距离。
算法的逻辑步骤如下:
-
维护一个“可达范围”:
- 算法使用一个变量
maxLoc
来记录从起点(索引0)出发,通过已经访问过的所有位置,能够到达的最远索引。 maxLoc
初始化为 0,因为我们最初就站在索引 0 的位置。
- 算法使用一个变量
-
遍历与检查:
- 算法通过一个
for
循环,从左到右遍历数组的每一个位置i
。 - 核心检查(可达性判断):在循环的每一步,首先检查当前位置
i
是否在之前计算出的maxLoc
的覆盖范围之内。即if (i > maxLoc)
。- 如果
i > maxLoc
,这意味着当前位置i
根本无法从任何前面的位置跳跃到达。就好像河流中间断了一截,我们永远也到不了对岸。在这种情况下,我们不可能到达数组的末尾,因此直接返回false
。
- 如果
- 贪心更新(扩展范围):如果当前位置
i
是可达的,我们就利用这个位置的跳跃能力来尝试扩展我们的“可达范围”。- 从位置
i
出发,最远可以跳到i + nums[i]
。 - 我们将这个新的可达距离与已知的最远距离
maxLoc
进行比较,并更新maxLoc
为两者中的较大值。即maxLoc = Math.max(maxLoc, i + nums[i])
。 - 这个贪心的选择在于,我们总是希望把我们能到达的边界推得尽可能远。
- 从位置
- 算法通过一个
-
最终结果:
- 如果循环能够顺利完成(即从未触发
i > maxLoc
的条件),这意味着数组的每一个位置(包括最后一个位置n-1
)都在我们的可达范围之内。 - 因此,只要循环能走完,就说明最后一个位置是可达的,返回
true
。
- 如果循环能够顺利完成(即从未触发
完整代码
class Solution {/*** 判断是否能从数组的第一个位置跳到最后一个位置。* @param nums 数组,每个元素代表在该位置的最大跳跃长度。* @return 如果可以到达最后一个位置,则返回 true,否则返回 false。*/public boolean canJump(int[] nums) {int n = nums.length;// maxLoc: 记录从起点出发,当前能够到达的最远位置的索引。// 这是一个贪心选择,我们总是希望这个值越大越好。int maxLoc = 0;// 遍历数组的每一个位置,i 代表当前位置的索引。for (int i = 0; i < n; i++) {// 核心判断:检查当前位置 i 是否可达。// 如果当前位置 i 已经超出了之前所有位置能够到达的最远距离 maxLoc,// 说明 i 这个位置是无论如何也无法到达的,因此直接返回 false。if (i > maxLoc) {return false;}// 贪心更新:更新能够到达的最远位置。// 从当前位置 i 出发,最远可以跳到 i + nums[i]。// 我们取这个新值与已知的最远位置 maxLoc 中的较大者,作为新的最远可达距离。maxLoc = Math.max(maxLoc, i + nums[i]);// 一个小优化:如果 maxLoc 已经能覆盖或超过最后一个位置,就可以提前结束了。// if (maxLoc >= n - 1) {// return true;// }}// 如果循环能够顺利完成,意味着数组的最后一个位置(n-1)也是可达的// (因为它没有在 if (i > maxLoc) 中被拦截),因此返回 true。return true;}
}
时空复杂度
时间复杂度:O(N)
- 循环:算法的核心是一个
for
循环,它从i = 0
遍历到n-1
。这个循环最多执行N
次,其中N
是nums
数组的长度。 - 循环内部操作:
- 在循环的每一次迭代中,执行的都是基本的比较、加法和
Math.max
操作。 - 这些操作的时间复杂度都是 O(1)。
- 在循环的每一次迭代中,执行的都是基本的比较、加法和
综合分析:
算法由 N
次 O(1) 的操作组成。因此,总的时间复杂度是 N * O(1)
= O(N)。
空间复杂度:O(1)
- 主要存储开销:算法只使用了几个固定数量的整型变量(
n
,maxLoc
,i
)。 - 空间大小:这些变量的数量不随输入数组
nums
的大小N
而改变。
综合分析:
算法没有使用任何与输入规模 N
成比例的额外数据结构(如新数组或哈希表)。因此,其额外辅助空间复杂度为 O(1)。
参考灵神