给定一个长度为 n 的 0 索引 整数数组 nums 。初始位置为nums[0]。
每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意**nums[i + j]**处:
0 <= j <= nums[i]i + j < n
返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达nums[n - 1]。
示例 1:
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳3步到达数组的最后一个位置。示例 2:
输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2>>思路和分析
本题相对于leetCode 55.跳跃游戏 贪心算法 难度增加了 ，但是思路还是相似的，还是要看最大的覆盖范围
贪心思路：****(O_O)?思考：计算最少步数，请问什么时候步数才一定要加一呢？
- **① 局部最优：**当前可移动距离尽可能多走，如果还没到终点，步数再加一
- **② 整体最优：**一步尽可能多走，从而达到最少步数
真正解题的时候，要从覆盖范围出发，不管怎么跳**，覆盖范围内一定是可以跳到的，以最小的步数增加覆盖范围，覆盖范围一旦覆盖了终点，得到的就是最少步数！**
需要统计两个覆盖范围，当前这一步的最大覆盖和下一步最大覆盖！
如果移动下标达到了当前这一步的最大覆盖最远距离了，还没有到终点的话，那么就必须再走一步来增加覆盖范围，直到覆盖范围覆盖了终点
图中覆盖范围的意义在于，只要红色的区域，最多两步一定可以到！（不用管具体怎么跳，反正一定可以跳到）
C++代码如下：
cpp
class Solution {
public:
// 贪心算法 时间复杂度: O(n) 空间复杂度: O(1)
int jump(vector<int>& nums) {
if (nums.size() == 1) return 0;
int cur = 0;// 当前覆盖最远距离下标
int next = 0;// 下一步覆盖最远距离下标
int result = 0;// 记录走的最大步数
for(int i=0;i<nums.size()-1;i++) {
next=max(i+nums[i],next);// 更新下一步覆盖最远距离下标
if(i == cur) {// 遇到当前覆盖最远距离下标
if(cur != nums.size()-1) {
result++; // 需要走下一步
cur = next;// 更新当前覆盖最远距离下标（相当于加油了）
if(cur >= nums.size()-1 ) break; // 当前覆盖最远距到达集合终点，不用做result++操作了，直接结束
}else break;
}
}
return result;
}
};来自代码随想录版本一：
cpp
// 版本一
class Solution {
public:
int jump(vector<int>& nums) {
if (nums.size() == 1) return 0;
int curDistance = 0; // 当前覆盖最远距离下标
int ans = 0; // 记录走的最大步数
int nextDistance = 0; // 下一步覆盖最远距离下标
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
nextDistance = max(nums[i] + i, nextDistance); // 更新下一步覆盖最远距离下标
if (i == curDistance) { // 遇到当前覆盖最远距离下标
ans++; // 需要走下一步
curDistance = nextDistance; // 更新当前覆盖最远距离下标（相当于加油了）
if (nextDistance >= nums.size() - 1) break; // 当前覆盖最远距到达集合终点，不用做ans++操作了，直接结束
}
}
return ans;
}
};- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(1)
来自代码随想录版本二：
cpp
// 版本二
class Solution {
public:
int jump(vector<int>& nums) {
int curDistance = 0; // 当前覆盖的最远距离下标
int ans = 0; // 记录走的最大步数
int nextDistance = 0; // 下一步覆盖的最远距离下标
for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) { // 注意这里是小于nums.size() - 1，这是关键所在
nextDistance = max(nums[i] + i, nextDistance); // 更新下一步覆盖的最远距离下标
if (i == curDistance) { // 遇到当前覆盖的最远距离下标
curDistance = nextDistance; // 更新当前覆盖的最远距离下标
ans++;
}
}
return ans;
}
};- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(1)
理解本题的关键在于：以最小的步数增加最大的覆盖范围，直到覆盖范围覆盖了终点，这个范围内最少步数一定可以跳到，不用管具体是怎么跳的，不纠结于一步究竟跳一个单位还是两个单位。
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