贪心算法问题：LeetCode #55 #45 1 编程题 【LeetCode #55】跳跃游戏 给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。...算法原理： 遍历整个nums数组，每次计算从i位置的最大可能到达的距离，然后依次更新这个最大值，如果最大值大于nums的大小nums.size()，那么就返回true, 否则返回false....这就是正常人取求解这个问题的思路，很容易想到的！...数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。...说明: 假设你总是可以到达数组的最后一个位置 算法原理： 由于题目中规定总能到达数组的最后一个位置，因此我们在遍历数组时每次都要去找最大的跳跃位置，只有到达了这个最远的边界end，我们才让step进行自加
跳跃-动态规划问题 1、题目描述 2、解题思路 2.1 解法一：动态规划 2.2 解法二：DFS深度优先搜索最大权值 1、题目描述 小蓝在一个 n 行 m 列的方格图中玩一个游戏。
用python实现跳跃表 import random class SkipList(object): def __init__(self): self.level = [None...result: print(node.key) print(node.score) assert node.score in [1,2] Level的随机生成 在跳跃表中...，每个节点的level数随机按1-5生成并不是很好，可以引入一个算法。
上期新建了一个专栏并发布了一道算法题，今天继续，今天给大家带来的题目名为“跳跃游戏”。题目如下： 给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。...数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。...但该位置的最大跳跃长度是 0 ， 所以你永远不可能到达最后一个位置。 实例2用一张图来表示一下： ? 这道题该如何解答呢？首先分析一下，数组中如果没有0的话一定能跳到最后一个位置。如图： ?...如果数组中存在0的情况下，要跳到最后必须满足以下条件，从0前边的某一个位置上开始跳跃一定能跳过这个0才可以。...可以看到上面的图都能满足：从0前边的某一个位置上开始跳跃一定能跳过这个0才可以。但是怎么将这句话转换为逻辑代码呢？规律是什么呢？假装思考10秒钟...... 思考中...... 发现了什么规律呢？
可以看一下公众号左下角的「算法汇总」，「算法汇总」已经把题目顺序编排好了，这是全网最详细的刷题顺序了，方便录友们从头打卡学习，「算法汇总」会持续更新！ ❞ 55....数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。...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！」...「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！ 如图： ?...没有个整体的贪心框架解决一些列问题，只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维！
一、题目 1、算法题目 “给定一个非负整数数组，数组中每个元素代表可以跳跃的长度，判断能否达到最后一个下标。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：55....数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个下标。...但该下标的最大跳跃长度是 0 ， 所以永远不可能到达最后一个下标。 二、解题 1、思路分析 别想了，看到求最优解就用贪心算法。。。...对于任意一个位置x，它能跳跃到的位置为y，它能跳跃的最大长度为x+nums[x]，这个值大于y，也就是x+nums[x]≥y....那么这么一来，就可以依次遍历数组中的每个位置，并且记录最远长度，如果它在最远长度范围内，就可以通过跳跃到达该位置。
数组中的每个元素代表你在那个位置能够跳跃的最大长度。 你的目标是到达最后一个下标，并且使用最少的跳跃次数。 例如： A=[2,3,1,1,4]，到达最后一个下标的最少跳跃次数为 2。...（先跳跃 1 步，从下标 0 到 1，然后跳跃 3 步，到达最后一个下标。一共两次） 输入格式 第一行输入一个正整数 n(1≤n≤100) ，接下来的一行，输入 n 个整数，表示数组 A。...输出格式 最后输出最少的跳跃次数。...样例输入 5 3 1 1 1 1 样例输出 2 分析: 通过上面例题分析，类似于贪心算法，每次跳一步后，步数cnt++,然后判断下次跳的最远的距离,直到到达s[n-1]为止,如下图所示: ?
❝相对于贪心算法：跳跃游戏难了不少，做好心里准备！ 通知：一些录友基础比较薄弱，不知道从哪里开始刷题。...可以看一下公众号左下角的「算法汇总」，「算法汇总」已经把题目顺序编排好了，这是全网最详细的刷题顺序了，方便录友们从头打卡学习，「算法汇总」会持续更新！...数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。...思路 本题相对于贪心算法：跳跃游戏还是难了不少。 但思路是相似的，还是要看最大覆盖范围。 本题要计算最小步数，那么就要想清楚什么时候步数才一定要加一呢？...总结 相信大家可以发现，这道题目相当于贪心算法：跳跃游戏难了不止一点。 但代码又十分简单，贪心就是这么巧妙。
我们之前的一篇文章说过常见的时间区间调度的贪心算法问题，我放到次条了。 说白了，贪心算法可以理解为一种特殊的动态规划问题，拥有一些更特殊的性质，可以进一步降低动态规划算法的时间复杂度。...那么这篇文章，就讲 LeetCode 上两道经典的贪心算法：跳跃游戏 I 和跳跃游戏 II。...Jump Game I 跳跃游戏 I 是 LeetCode 第 55 题，难度是 Medium，但实际上是比较简单的，看题目： title1 不知道读者有没有发现，有关动态规划的问题，大多是让你求最值的...本算法的时间复杂度 O(N)，空间复杂度 O(1)，可以说是非常高效，动态规划都被吊起来打了。 至此，两道跳跃问题都使用贪心算法解决了。...使用贪心算法的实际应用还挺多，比如赫夫曼编码也是一个经典的贪心算法应用。更多时候运用贪心算法可能不是求最优解，而是求次优解以节约时间，比如经典的旅行商问题。
于是算法大师Donald E.Knuth（《计算机程序设计艺术》的作者）出面解决了这个方面的难题。他提出了DLX（Dancing Links X）算法。...实际上，他把上面求解的过程称为X算法，而他提出的舞蹈链（Dancing Links）实际上并不是一种算法，而是一种数据结构。...而在整个求解过程中，指针在数据之间跳跃着，就像精巧设计的舞蹈一样，故Donald E.Knuth把它称为Dancing Links（中文译名舞蹈链）。...嗯，这个算法逻辑有点多，让我们继续。...温馨提示 如果你喜欢本文，请分享到朋友圈，想要获得更多信息，请关注ACM算法日常。
一、题目 1、算法题目 “给定一个非负整数数组，数组中每个元素代表可以跳跃的最大高度，使用最少的跳跃次数跳到数组最后一个位置。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：45....数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。 假设你总是可以到达数组的最后一个位置。...示例 1： 输入: nums = [2,3,1,1,4] 输出: 2 解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。 ...示例 2： 输入: nums = [2,3,0,1,4] 输出: 2 二、解题 1、思路分析 这个题是典型的贪心算法，通过局部最优解得到全局最优解，可以使用反向查找出发位置，来找到最优解。...找到最后一步跳跃前所在的位置，继续贪心寻找倒数第二步跳跃前所有的位置，以此类推，知道数组的开始位置。
有趣的算法（二）——跳跃表的分析 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 最近在学习redis，其中说到当使用redis的sorted set类型时，如果数据量大，redis内部会使用跳跃表结合散列表的方式对数据进行存储...而由于sorted set的值按照score有序排序，因此跳跃表用于存储score和内容的对应关系。 二、理想跳跃表的存储 跳跃表是一种改进的链表，理想的跳跃表如下图： ?...四、类理想跳跃表 理想跳跃表对于查找来说实现完全的二分法，速度最快。但是，当元素插入、删除时，如果仍使用理想跳跃表，维护起来极其复杂。...因此，通常采用类理想跳跃表，即非理想情况下的最优，而又最利于元素的插入和删除。 观察理想跳跃表，发现高层元素的个数总是下一层元素的一半。...因此，数据量小的时候，不适合使用跳跃表，因为n很小的时候，O(1)和O(n)差距不大。当数据量大的时候，由于类理想跳跃表又接近于理想跳跃表，则可以很好的使用。
现在的问题是机器人以多少能量值开始游戏，才可以保证成功完成游戏？ 输入格式 第一行输入整数N。 第二行是N个空格分隔的整数，H(1),H(2),…,H(N)代表建筑物的高度。
文章目录 一、跳跃游戏 二、算法分析 三、代码示例 一、跳跃游戏 ---- LeetCode 55....二、算法分析 ---- 给定一个一维数组 , 数组元素不能有负数 , 如 : {2, 2, 0 , 1} ; 开始时 , 处于 第 0 个元素 2 位置 , 则说明 最多可以向右跳 2 步 , 其可以跳...可以选择向右 跳 0 步 , 1 步 , 2 步 ; 选择跳 0 步 没有意义 ; 选择跳 1 步 到达 第 2 个元素 0 位置 , 永远无法到达终点 ; 选择跳 2 步 , 可以到达终点 ; 该问题可以使用...动态规划 算法 进行解决 ; ① 可行性 : 上述问题 , 最终问的是 可行性 , 也就是方案数 大于 0 即可 ; ② 方向性 : 一维数组元素都是大于等于 0 的 , 从左到右跳跃 , 有方向性...; ③ 一维数组 : 问题是基于一维数组的 , 是变换下标的问题 , 符合 坐标型动态规划 中的一维坐标动态规划 ; 三、代码示例 ---- 代码示例 : class Solution { public
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...数组的分解步骤如下图所示： 三、动图演示 四、算法分析 a. 复杂度： 快速排序的方法复杂度有时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度往往是决定一个算法优劣的最重要出发点，空间复杂度在当今的计算机上已经没有那么大的影响力了。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。
跳跃游戏 - 力扣（LeetCode） 数组的元素表示可以跳的最大长度，要判断能不能跳到最后 不断更新可以跳到的最远距离，如果当前的位置大于可跳最远距离，说明不行 class Solution { public
跳跃游戏 II - 力扣（LeetCode） 数组的元素表示可以跳的最大长度，保证可以跳到最后，求跳的最少的次数 不断更新当前可以跳跃到达的最远距离farthest，记录上次跳跃可以到达的位置foothold...，当到这个位置的时候，跳跃计数，更新foothold为farthest 逻辑就是如果我到达了可以到达的最远位置，说明我跳了一次，可以理解为上一次跳跃完成，但是由于最后一次跳跃也是跳最远距离可能超过了最后一个位置
1.冒泡排序 /*冒泡排序 * 实现原理： * 1.两个for循环，比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置 * 2.内部的for循环一遍执行完以后...
面试发现自己的算法知识有不足，因此参考了多篇文章学习总结。 冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。...持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较 冒泡排序最好的时间复杂度为O(n),是一种稳定排序算法。...快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。...不指定算法的数组排序 let arr = [16, 31, 12, 1, 9, 12, 10]; arr.sort((a, b) => a - b); // 从小到大 4.
https://blog.csdn.net/pyycsd/article/details/80969712 JS的排序算法 引子 ---- 有句话怎么说来着： 雷锋推倒雷峰塔...node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃。虽然Java依然制霸企业级软件开发领域（C/C + +的大神们不要打我。。。）...还有一个问题是，很多重要的算法和数据结构知识并没有在这本书里被提到。这些问题对于作为一个晚期强迫症患者的我来说简直不能忍。于是乎，一言不合我就决定自己找资料总结算法。...我相信以下的代码里一定会有某些bug或错误或语法不规范等问题是我自己无法发现的，所以敬请各位大神能够指出错误，因为只有在不断改错的道路上我才能取得长久的进步。...更新： 在《JavaScript语言精粹》的第四章里提到了递归问题。
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