题目描述

题解一(贪心算法)(正向查找可到达的最大位置)(最优解)
思路

代码
java
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
// 如果数组长度只有1,说明已经在终点,不需要跳跃
if (nums.length <= 1) return 0;
int jumps = 0; // 记录跳跃次数
int currentEnd = 0; // 当前这一跳能到达的最远边界
int farthest = 0; // 在当前边界内,下一步能到达的最远极限
// 注意:这里遍历到 nums.length - 2 即可 (即 i < nums.length - 1)
// 因为如果当前边界 currentEnd 已经覆盖了最后一个元素,就不需要再起跳了
for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
// 沿途更新下一步能到达的最远距离
farthest = Math.max(farthest, i + nums[i]);
// 如果走到了当前这一跳的边界,说明必须进行下一次跳跃了
if (i == currentEnd) {
jumps++; // 跳跃次数 +1
currentEnd = farthest; // 更新下一次跳跃的边界
// 优化:如果新的边界已经到达或超过终点,直接结束
if (currentEnd >= nums.length - 1) {
break;
}
}
}
return jumps;
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度:O(N)O(N)O(N)。其中 NNN 是数组 nums 的长度
- 空间复杂度:O(1)O(1)O(1)。整个算法执行过程中,我们仅仅声明了三个整型变量(jumps、currentEnd、farthest)来记录状态。无论输入的数组 nums 有多长,我们所需的额外内存空间都是固定不变的
题解二(贪心算法)(反向查找出发位置)
思路

代码
java
class Solution {
public int jump(int[] nums) {
int position = nums.length - 1; // 当前需要到达的目标位置,初始为终点
int steps = 0; // 记录跳跃次数
// 当目标位置还没退回到起点 0 时,继续反向查找
while (position > 0) {
// 从左向右遍历,寻找能到达当前 position 的最左侧(最早)位置
for (int i = 0; i < position; i++) {
if (i + nums[i] >= position) {
position = i; // 更新目标位置为这个起跳点
steps++; // 跳跃次数 +1
break; // 已经找到了最左侧的,跳出 for 循环,开始新一轮的 while 寻找
}
}
}
return steps;
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度: O(N2)O(N^2)O(N2)。在最坏的情况下(例如数组是 [1, 1, 1, 1, 1]),我们每次都只能往左退一步。为了退这一步,for 循环要从 0 遍历到 position - 1。总的遍历次数大约是 (N−1)+(N−2)+⋯+1(N-1) + (N-2) + \dots + 1(N−1)+(N−2)+⋯+1,属于 O(N2)O(N^2)O(N2) 级别
- 空间复杂度: O(1)O(1)O(1)。只使用了几个常数级别的额外变量