LeetCode1871 跳跃游戏VII
LeetCode 跳跃游戏 IV:二进制字符串的跳跃问题
题目描述
给定一个下标从 0 开始的二进制字符串 s
和两个整数 minJump
和 maxJump
。初始时,你位于下标 0 处(保证该位置为 '0')。你需要判断是否能到达字符串的最后一个位置(下标为 s.length - 1
)。移动规则如下:
- 从位置
i
移动到j
,需满足i + minJump ≤ j ≤ min(i + maxJump, s.length - 1)
。 - 目标位置
j
必须为 '0'。
解题思路分析
动态规划 + 前缀和优化
核心思想
- 动态规划数组
dp
:dp[i]
表示是否能到达位置i
。 - 前缀和数组
pre
:记录从 0 到当前位置的可达状态总和,用于快速计算区间和。 - 有效区间:对于位置
j
,其可跳跃的起始位置范围为[j - maxJump, j - minJump]
。通过前缀和数组快速判断该区间内是否有可达的位置。
关键步骤
-
初始化:
- 若最后一个字符为 '1',直接返回
false
。 dp[0] = true
(初始位置可达)。- 前缀和数组
pre
记录可达位置的累计数量。
- 若最后一个字符为 '1',直接返回
-
遍历每个位置
j
:- 若当前位置为 '1',跳过。
- 计算可跳跃的起始位置范围
[left, right]
。 - 利用前缀和数组快速查询该区间内是否有可达位置。
- 更新
dp[j]
和前缀和数组pre
。
代码实现
方法一:标准动态规划 + 前缀
class Solution {public boolean canReach(String s, int minJump, int maxJump) {int n = s.length();if (s.charAt(n - 1) != '0') return false;boolean[] dp = new boolean[n];dp[0] = true;int[] pre = new int[n + 1]; // pre[i] 表示前i个位置的可达数pre[1] = 1;for (int j = 1; j < n; j++) {if (s.charAt(j) != '0') {pre[j + 1] = pre[j];continue;}int left = j - maxJump;int right = j - minJump;left = Math.max(left, 0);right = Math.min(right, j - 1);if (left > right) {pre[j + 1] = pre[j];continue;}int sum = pre[right + 1] - pre[left];dp[j] = sum > 0;pre[j + 1] = pre[j] + (dp[j] ? 1 : 0);}return dp[n - 1];}
}
方法二:简化前缀和处理
class Solution {public boolean canReach(String s, int minJump, int maxJump) {int n = s.length();if (s.charAt(n - 1) != '0') return false;boolean[] dp = new boolean[n];dp[0] = true;int pre = 0; // 当前窗口内的可达数for (int i = 1; i < n; i++) {if (i >= minJump) pre += dp[i - minJump] ? 1 : 0;if (i > maxJump) pre -= dp[i - maxJump - 1] ? 1 : 0;dp[i] = s.charAt(i) == '0' && pre > 0;}return dp[n - 1];}
}
代码解释
方法一关键点
-
前缀和数组
pre
:pre[i]
表示前i
个位置(即索引0
到i-1
)的可达数。- 通过
pre[right+1] - pre[left]
快速计算区间[left, right]
的可达数。
-
有效区间计算:
left = j - maxJump
,right = j - minJump
,确保区间不越界。- 若区间为空(
left > right
),则当前位置不可达。
方法二优化
- 滚动窗口优化:
- 直接维护当前窗口内的可达数
pre
,无需额外数组。 - 当
i
超过minJump
时,将dp[i - minJump]
加入窗口。 - 当
i
超过maxJump
时,将dp[i - maxJump - 1]
移出窗口。
- 直接维护当前窗口内的可达数
复杂度分析
- 时间复杂度:
,每个位置仅遍历一次。
- 空间复杂度:
,需存储
dp
数组和前缀和数组(方法一)或仅dp
数组(方法二)。
总结与优化
- 动态规划是核心:通过
dp
数组记录状态,避免重复计算。 - 前缀和优化:将区间查询复杂度从
降至
,大幅提升效率。
- 空间优化:方法二中仅需维护一个
pre
变量,进一步减少空间消耗。
扩展思考:若题目允许跳跃到 '1' 位置,但需额外条件(如跳跃次数限制),如何调整算法?
希望这篇博客对您有所帮助!如果需要进一步优化或补充细节,可以随时告诉我~
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