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贪心算法跳跃游戏

时间: 2025-03-09 10:08:16 浏览: 46

### 跳跃游戏中的贪心算法 #### 算法思路对于跳跃游戏，核心在于每一步都做出局部最优的选择来达到全局最优解。具体来说，在遍历数组的过程中，始终维护当前能够到达的最远距离。如果在某次迭代中索引超过了这个最大可达范围，则无法完成整个路径；反之则继续前进直到结束或者确认能抵达终点。为了更清晰地解释这一过程： - 初始化两个变量 `maxReach` 表示目前所能触及到的最大下标位置以及 `step` 记录所需最少跳跃次数。 - 遍历给定列表的同时不断更新这两个参数值，其中关键是每当遇到一个新的起点时就计算它加上当前位置数值后的总覆盖区域，并据此调整 `maxReach`. - 如果在整个过程中发现已经可以超越最终目标即最后一个元素所在处，则提前终止循环并返回累计步数作为结果[^1]。 #### 代码实现以下是基于上述逻辑编写的Python版本解决方案: ```python def jump(nums): n = len(nums) if n < 2: return 0 max_reach, step, last_max_reach = nums[0], 1, nums[0] for i in range(1, n): if last_max_reach >= n - 1: break max_reach = max(max_reach, i + nums[i]) if i == last_max_reach and i != n - 1: last_max_reach = max_reach step += 1 return step if last_max_reach >= n - 1 else float('inf') ``` 此函数接收一个整型列表作为输入参数代表各格子上的最大移动量，通过执行一系列操作后输出从头至尾所需的最小跳跃数目。注意这里假设一定能走到最后一位的情况下的处理方式[^3]。

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