JavaScript实现跳跃游戏的动态编程自上而下的方法算法（附完整源码）

55. 跳跃游戏 题目描述： 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。 示例 1: 输入: [2,3,1,1,4] 输出: true 解释: 我们可以先跳 1 步，从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。 示例 2: 输入: [3,2,1,0,4] 输出: f...

给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。 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。 示例 1： 输入：nums = [2,3,1,1,4] 输出：true 解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。 示例 2： 输入：nums = [3,2,1,0,4] 输出：false 解释：无论怎样，总会到达下标为 3 的位置。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。

题目：力扣 思路：试想一下，若从第三位置可以跳到第五位置，那只要前面有一个点能跳到第三位置即可说明整体能跳到第五位置。 终点为最后一个点开始，看终点的前面是否存在一个点能跳到终点，若有这个点，此时终点为这个点，继续同样逻辑。 代码： var canJump = function(nums) { let distance = nums.length - 1 for (let i = nums.length - 2; i >= 0; i --) { if (num

原题 给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。 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。 示例 1： 输入：nums = [2,3,1,1,4] 输出：true 解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。 示例 2： 输入：nums = [3,2,1,0,4] 输出：false 解释：无论怎样，总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 ， 所以永远不可能到达最后.

1、内附DEMO和源码，带你了解krpano切图，一步一步推理出Krpano多分辨率切图算法； 2、了解瓦片地图金字塔模型； 3、这是一个有趣的过程；

我们采用融合思想，将4个数字中的两个数字以加减乘除四种方法融合成一个新数字，剩下3个数字以此类推，从而类如一棵大树，直到延深到最后1个数字为24。的构造来使用engine.eval("执行字符串中内容"),但是我的Java版本为17，并不支持这一功能，目前还没寻找到解决方案。最关键的部分来了，我们的ifable函数，究竟如何穷尽符号组合，发现可解呢？2048游戏是一个经典游戏模型，我们使用Java的swing的窗体来呈现，其中为了使当前字符串算式输出结果，我在网上查了一位大佬的方法，先奉上链接。

其实本人最怕的就是算法，大学算法课就感觉老师在讲天书，而且对于前端来说，算法在实际的应用中实在是很有限。毕竟算法要依靠大量的数据为基础才能发挥出算法的效率，就浏览器那性能，…是吧，退一万步说，真的有人把这大量的数据处理业务放到前端，那我只能说这是团队和架构师的失职，不说页面应用能不能加载出来，等你靠前端算出来，用户早就跑了。所以，就目前而言，绝大部分的算法使用场景都不在前端，就那么些数据量放在那，前端使用算法除了加重代码逻辑没有更多的好处。当然话又说回来了，我也知道这是个好东西，所以我也会去了解一点。这..

个人博客新地址：→点我♪(＾∀＾●)ﾉ 实现思路 通过scroll的距离来判断当前的展示区域属于哪一个楼层 布局 Html <ul class="nav"> <li>享受品质</li> <li>服饰美妆</li> <li>家电手机&l

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。 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。 示例 1: 输入: [2,3,1,1,4] 输出: true 解释: 我们可以先跳 1 步，从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。 示例 2: 输入: [3,2,1,0,4] 输出: false 解释: 无论怎样，你总会到达索引为 3 的位置。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。 方法一：.

力扣试题–55. 跳跃游戏（js版本） /** * @param {number[]} nums * @return {boolean} */ // f[i] ----- f[i+k] // f[i] + {f[i]} == f[i+a] 1<=a<=k[i] // f[i+a]=f[i]+a; // 状态方程不一定只有等式的，还可能有不等式 // 结果这道题他给我用的是贪心，我大无语 // 感觉贪心和动态规划也有很多相似的地方 //这道题思路太巧妙了 // https://lee

【思想 】 在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。 也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解最优解 【题目】 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。 【思路】 例如这样一个数组，我们需要判断的是，它的位置+它位置所对应的值是否等于数组的长度而已 [2,3,1,1,4] [3,2,1,0,4] var canJump = function(nums) { let k

第一种方法 动态规划 从后向前 var canJump = function(nums) { //生成长度为输入数组长度并且值都为0的数组 const dp=Array(nums.length).fill(0); dp[nums.length-1]=1; for(let i=nums.length-2;i>=0;i--) { //这里是为了防止跳跃越界的情况 var maxlength=Math.min(nums.length-i-1,nums[i])

力扣55. 跳跃游戏（JavaScript）