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刚看到本题一开始可能想:当前位置元素如果是 3,我究竟是跳一步呢,还是两步呢,还是三步呢,究竟跳几步才是最优呢?
其实跳几步无所谓,关键在于可跳的覆盖范围!
不一定非要明确一次究竟跳几步,每次取最大的跳跃步数,这个就是可以跳跃的覆盖范围。
这个范围内,别管是怎么跳的,反正一定可以跳过来。
那么这个问题就转化为跳跃覆盖范围究竟可不可以覆盖到终点!
每次移动取最大跳跃步数(得到最大的覆盖范围),每移动一个单位,就更新最大覆盖范围。
贪心算法局部最优解:每次取最大跳跃步数(取最大覆盖范围),整体最优解:最后得到整体最大覆盖范围,看是否能到终点。
局部最优推出全局最优,找不出反例,试试贪心!
i 每次移动只能在 cover 的范围内移动,每移动一个元素,cover 得到该元素数值(新的覆盖范围)的补充,让 i 继续移动下去。
而 cover 每次只取 max(该元素数值补充后的范围, cover 本身范围)。
如果 cover 大于等于了终点下标,直接 return true 就可以了。
class Solution {
public boolean canJump(int[] nums) {
int cover = 0;//只关注能跳跃的最大范围,如果最大范围能包含到结尾,就可以跳到
for(int i = 0; i <= cover; i++) {//用<=,因为我能跳到最大的范围
cover = Math.max(cover, i + nums[i]);
if(cover >= nums.length - 1) return true;
}
return false;
}
}
这道题目关键点在于:不用拘泥于每次究竟跳几步,而是看覆盖范围,覆盖范围内一定是可以跳过来的,不用管是怎么跳的。
可以看出思路想出来了,代码还是非常简单的。
感觉,贪心系列题目和题目之间貌似没有什么联系?
是真的就是没什么联系,因为贪心无套路!没有个整体的贪心框架解决一系列问题,只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维!
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