Jump Game 是一道有意思的题目。题意很简单,给你一个数组,数组的每个元素表示你能前进的最大步数,最开始时你在第一个元素所在的位置,之后你可以前进,问能不能到达最后一个元素位置。
比如:
A = [2, 3, 1, 1, 4], return true.
一种走法是 0 - 2 - 3 - 4
,还有一种走法是 0 - 1 - 4
O(n ^ 2) 解法
一个很显然,几乎不用动脑的解法。
设置一个布尔数组f
,f[0] === true
表示 index === 0
这个位置能够到达,模拟每个位置的前进,最后判断 f[lastIndex]
的值。
/**
* @param {number[]} nums
* @return {boolean}
*/
var canJump = function(nums) {
var f = [];
f[0] = true;
nums.forEach(function(item, index, array) {
if (f[index]) {
var tmp = Math.min(array.length - 1, index + item)
for (var i = index + 1; i <= tmp; i++)
f[i] = true;
}
});
return f[nums.length - 1] ? false : true;
};
但是返回了无情的TLE,给出了一组TLE的数据,数组长度达到了25000,也就是复杂度达到了O(25000 ^ 2),虽然leetcode数据普遍很弱,但是这组TLE也是让我心服口服。
解法1,跪...
O(nlogn) 解法
方法总比困难多,联想到了树状数组中的染色问题。
我们可以把jump的过程看成是染色,还是从左到右枚举位置,比如枚举到 index=0
位置时,nums[0]=5
,也就是说从 index=0
的位置一直可以走到 index=5
的位置,那么我们可以把1~5这一段进行染色。当枚举到 index=1
时,如何判断能不能走到这一步呢?只需求该点被染色的次数,如果大于0,那么就是能到达,然后从该点向后继续染色,最后判断最后一点有没有被染色即可。复杂度 O(nlongn)
。
/**
* @param {number[]} nums
* @return {boolean}
*/
var sum, n;
function lowbit(x) {
return x & (-x);
}
function update(index, val) {
while (index) {
sum[index] += val;
index -= lowbit(index);
}
}
function getAns(index) {
var ans = 0;
while (index <= n) {
ans += sum[index];
index += lowbit(index);
}
return ans;
}
var canJump = function(nums) {
sum = [];
sum[1] = 1;
n = nums.reduce(function(pre, item, index) {
return Math.max(pre, item + index + 1);
}, 0);
for (var i = 2; i <= n; i++)
sum[i] = 0;
for (var i = 0, len = nums.length; i < len; i++) {
var isPainted = getAns(i + 1); // 是否被染色
if (!isPainted) continue;
update(i + 1 + nums[i], 1);
update(i, -1);
}
return Boolean(getAns(len));
};
O(n) 解法
用树状数组显然大材小用了,树状数组可以求得被染色的次数,但是本题只需要判断是否被染色即可;而且本题每次染色都是一次。
进一步思考,我们枚举每一位时都在判断是否被染色过(从而决定是否能够到达该点且能否继续往前走),假设在某一瞬间,index=m
的位置已经被染色了,那么 index=n (n<=m)
的位置肯定已经被染色过了,我们维护一个最右边被染色的点,如果当前枚举点在该点的左侧,那么当前点已经被染色,否则即可停止遍历(因为右边的点再也不可能被染色到了)。
/**
* @param {number[]} nums
* @return {boolean}
*/
var canJump = function(nums) {
var rightMost = 1;
for (var i = 0, len = nums.length; i < len; i++) {
if (rightMost < i + 1) break;
rightMost = Math.max(rightMost, i + 1 + nums[i]);
}
return rightMost >= len;
};