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原题链接:
http://oj.leetcode.com/problems/jump-game-ii/
这道题是 Jump Game 的扩展,区别是这道题不仅要看能不能到达终点,而且要求到达终点的最少步数。其实思路和 Jump Game 还是类似的,只是原来的全局最优现在要分成step步最优和step-1步最优(假设当前步数是step)。当走到超过step-1步最远的位置时,说明step-1不能到达当前一步,我们就可以更新步数,将step+1。时间复杂度仍然是O(n),空间复杂度也是O(1)。代码如下:
这道题是 Jump Game 的扩展,区别是这道题不仅要看能不能到达终点,而且要求到达终点的最少步数。其实思路和 Jump Game 还是类似的,只是原来的全局最优现在要分成step步最优和step-1步最优(假设当前步数是step)。当走到超过step-1步最远的位置时,说明step-1不能到达当前一步,我们就可以更新步数,将step+1。时间复杂度仍然是O(n),空间复杂度也是O(1)。代码如下:
public int jump(int[] A) { if(A==null || A.length==0) return 0; int lastReach = 0; int reach = 0; int step = 0; for(int i=0;i<=reach&&i<A.length;i++) { if(i>lastReach) { step++; lastReach = reach; } reach = Math.max(reach,A[i]+i); } if(reach<A.length-1) return 0; return step;}
动态规划是面试中特别是onsite中非常重要的类型,一般面试中模型不会过于复杂,所以大家可以熟悉一下比较经典的几个题,比如
Jump Game
,
Maximum Subarray
等。