代码随想录算法训练营第三十二天| 122.买卖股票的最佳时机II、55.跳跃游戏 、45.跳跃游戏II

代码随想录算法训练营第三十二天| 122.买卖股票的最佳时机II、55.跳跃游戏 、45.跳跃游戏II

题目

122.买卖股票的最佳时机II

给你一个整数数组 prices ,其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。

在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买,然后在 同一天 出售。

返回 你能获得的 最大 利润 。

python 复制代码
class Solution:
    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        sum_ = 0
        for i in range(1, len(prices)):
            lirun = prices[i] - prices[i - 1]
            if lirun > 0:
                sum_ += lirun
        return sum_

题目

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 。

python 复制代码
class Solution:
    def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
        can_reach = [False] * len(nums)
        can_reach[0] = True
        for i in range(len(nums) - 1):
            if can_reach[i]:
                for j in range(nums[i]):
                    if i + j + 1 == len(nums):
                        return True
                    can_reach[i+j+1] = True
        return can_reach[len(nums) - 1]

题目

45.跳跃游戏II

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]。

python 复制代码
class Solution:
    def jump(self, nums: List[int]) -> int:
        step = 0
        if len(nums) < 2:
            return step
        cover_max = 0
        cur = 0
        while cur <= cover_max:
            for cur in range(cur, cover_max + 1):
                cover_max = max(cover_max, nums[cur] + cur)
                if cover_max >= len(nums) - 1:
                    return step + 1
            step += 1
相关推荐
老师我太想进步了20261 天前
【数据结构-4】算法美学之顺序表
数据结构·算法
风影同志783241 天前
编码器是激活函数吗?—— 一个看起来很像、其实不是的类比
算法
UIU1141 天前
P1481 魔族密码
c++·算法·动态规划
加宝的起点雷达1 天前
40 条候选里 38 条来自同一个源,主卡整屏重样
人工智能·算法·创业
秋天的怀念_David1 天前
算法一千零一夜 · 第二十六夜 协议的母语
java·spring boot·算法
闻缺陷则喜何志丹1 天前
【C++特性】四种类型转
c++·算法·类型转换
喵本喵叁肆1 天前
用 Boosting 把弱隐私算法炼成强隐私算法(英文原题:Boosting and Differential Privacy (FOCS 2010))
算法·集成学习·boosting
GrowingIO技术社区1 天前
CDP、行为分析、归因与营销自动化有什么区别?
数据结构·数据挖掘·数据分析