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一、问题描述
二、解题思路
1.回溯法
使用递归的方式，找到所有可能的走步方式，并记录递归深度（也就是走步次数），当走完数组时更新最小步长并返回。
这种方式的缺点就是耗时很长，还容易产生栈溢出的问题。
2.贪心算法
直接通过画图来说明一下过程，找局部最优解扩展到全局最优解：
这里**注意：**当 i >=maxReach时，说明不能到达数组末尾，返回-1
这里可以用下面的示例按照上面的执行过程模拟一下，理解一下到达不了数组末尾是一个什么过程。
三、代码实现
1.回溯法实现
java
import java.util.*;
public class Solution {
int minstep=-1;
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
*
*
* @param nums int整型一维数组
* @return int整型
*/
public int minJumpStep (int[] nums) {
// 首先对常见的几种场景进行判断
if(nums.length==0||(nums.length>1&&nums[0]==0)){
return -1;
}else if(nums.length==1){
return 0;
}
//使用回溯法
findMinStep(nums,0,0);
return minstep;
}
//回溯法对所有可能的情况进行判断
public void findMinStep(int[] nums,int nowIndex,int steps){
if(nowIndex>=nums.length-1){
if(minstep==-1){
minstep=steps;
}else{
minstep=Math.min(minstep,steps);
}
return;
}
if(nums[nowIndex]==0){
return;
}else{
for(int i=1;i<=nums[nowIndex];i++){
findMinStep(nums,nowIndex+i,steps+1);
}
}
}
}2.贪心算法实现
java
import java.util.*;
public class Solution {
int minstep=-1;
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
*
*
* @param nums int整型一维数组
* @return int整型
*/
public int minJumpStep (int[] nums) {
// 首先对常见的几种场景进行判断
if(nums.length==0||(nums.length>1&&nums[0]==0)){
return -1;
}else if(nums.length==1){
return 0;
}
//使用贪心算法
//定义变量：
//nowstep 记录当前走了多少步
//current 记录nowstep可以走到的最远距离
//maxReach 记录走到current后到下一次更新step之前可以到达的最远距离
//初始时，步数为1，走一步以后所在位置nums[0]，最远可到达nums[0]
int nowstep=1,current=nums[0],maxReach=nums[0];
for(int i=1;i<nums.length;i++){
maxReach=Math.max(maxReach,i+nums[i]);
if(i>=maxReach){
return -1;
}
if(current>=nums.length-1){
break;
}
if(i==current){
nowstep++;
current=maxReach;
}
}
return nowstep;
}
}四、刷题链接
