《跳跃游戏三连击》：大厂高频算法面试题大揭秘！

2024-02-22 09:43:22

从内卷困境中跳跃：掌握算法的魅力

在激烈竞争的职场中，我们很容易陷入内卷的漩涡，原地踏步，难以突破。跳跃游戏三连击系列文章旨在帮助你跳出困境，用算法的力量创造新的机遇。

第一场游戏：贪心算法的魅力

在跳跃游戏的第一关中，我们学习了贪心算法的巧妙之处。贪心算法是一种快速高效的求解最优解的方法，它通过在每个步骤中做出局部最优的选择，逐步逼近全局最优解。在跳跃游戏中，我们使用贪心算法来求解从起点跳到终点的最小跳跃次数。

def jump_game_1(nums):
    max_reach = 0
    for i in range(len(nums)):
        if i > max_reach:
            return False
        max_reach = max(max_reach, i + nums[i])
    return max_reach >= len(nums) - 1

第二场游戏：动态规划的进阶

在跳跃游戏的第二关中，我们进阶学习了动态规划的强大之处。动态规划是一种将复杂问题分解成子问题的求解方法，逐步求解子问题，最终得到全局最优解。在跳跃游戏中，我们使用动态规划来求解从起点跳到终点的最小跳跃次数，并记录每个子问题的最小跳跃次数。

def jump_game_2(nums):
    dp = [float('inf')] * len(nums)
    dp[0] = 0
    for i in range(1, len(nums)):
        for j in range(i):
            if j + nums[j] >= i:
                dp[i] = min(dp[i], dp[j] + 1)
    return dp[-1]

第三场游戏：综合算法的巅峰对决

在跳跃游戏的第三关中，我们见识了综合算法的巅峰对决。综合算法将多种算法结合起来，发挥各自优势，达到更佳的解题效果。在跳跃游戏中，我们先使用贪心算法找到一个可行的解，再使用动态规划算法对这个解进行优化，从而得到一个更优的解。

def jump_game_3(nums):
    max_reach = 0
    end = 0
    jumps = 0
    for i in range(len(nums) - 1):
        max_reach = max(max_reach, i + nums[i])
        if i == end:
            jumps += 1
            end = max_reach
            if end >= len(nums) - 1:
                break
    return jumps