<p align="center">
<a href="https://programmercarl.com/other/kstar.html" target="_blank">
  <img src="https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20210924105952.png" width="1000"/>
</a>
<p align="center"><strong><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>


# 55. 跳跃游戏

[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/jump-game/)

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。


## 思路

刚看到本题一开始可能想：当前位置元素如果是3，我究竟是跳一步呢，还是两步呢，还是三步呢，究竟跳几步才是最优呢？

其实跳几步无所谓，关键在于可跳的覆盖范围！

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！**

每次移动取最大跳跃步数（得到最大的覆盖范围），每移动一个单位，就更新最大覆盖范围。

**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：

![55.跳跃游戏](https://img-blog.csdnimg.cn/20201124154758229.png)

i每次移动只能在cover的范围内移动，每移动一个元素，cover得到该元素数值（新的覆盖范围）的补充，让i继续移动下去。

而cover每次只取 max(该元素数值补充后的范围, cover本身范围)。

如果cover大于等于了终点下标，直接return true就可以了。

C++代码如下：

```CPP
class Solution {
public:
    bool canJump(vector<int>& nums) {
        int cover = 0;
        if (nums.size() == 1) return true; // 只有一个元素，就是能达到
        for (int i = 0; i <= cover; i++) { // 注意这里是小于等于cover
            cover = max(i + nums[i], cover);
            if (cover >= nums.size() - 1) return true; // 说明可以覆盖到终点了
        }
        return false;
    }
};
```
## 总结

这道题目关键点在于：不用拘泥于每次究竟跳跳几步，而是看覆盖范围，覆盖范围内一定是可以跳过来的，不用管是怎么跳的。

大家可以看出思路想出来了，代码还是非常简单的。

一些同学可能感觉，我在讲贪心系列的时候，题目和题目之间貌似没有什么联系？

**是真的就是没什么联系，因为贪心无套路！**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！

## 其他语言版本


### Java 
```Java
class Solution {
    public boolean canJump(int[] nums) {
        if (nums.length == 1) {
            return true;
        }
        //覆盖范围, 初始覆盖范围应该是0，因为下面的迭代是从下标0开始的
        int coverRange = 0;
        //在覆盖范围内更新最大的覆盖范围
        for (int i = 0; i <= coverRange; i++) {
            coverRange = Math.max(coverRange, i + nums[i]);
            if (coverRange >= nums.length - 1) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}
```

### Python
```python
class Solution:
    def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
        cover = 0
        if len(nums) == 1: return True
        i = 0
        # python不支持动态修改for循环中变量,使用while循环代替
        while i <= cover:
            cover = max(i + nums[i], cover)
            if cover >= len(nums) - 1: return True
            i += 1
        return False
```

### Go
```Go
func canJUmp(nums []int) bool {
	if len(nums)<=1{
		return true
	}
	dp:=make([]bool,len(nums))
	dp[0]=true
	for i:=1;i<len(nums);i++{
		for j:=i-1;j>=0;j--{
			if dp[j]&&nums[j]+j>=i{
				dp[i]=true
				break
			}
		}
	}
	return dp[len(nums)-1]
}
```

### Javascript 
```Javascript
var canJump = function(nums) {
    if(nums.length === 1) return true
    let cover = 0
    for(let i = 0; i <= cover; i++) {
        cover = Math.max(cover, i + nums[i])
        if(cover >= nums.length - 1) {
            return true
        }
    }
    return false
};
```


### C
```c
#define max(a, b) (((a) > (b)) ? (a) : (b))

bool canJump(int* nums, int numsSize){
    int cover = 0;

    int i;
    // 只可能获取cover范围中的步数，所以i<=cover
    for(i = 0; i <= cover; ++i) {
        // 更新cover为从i出发能到达的最大值/cover的值中较大值
        cover = max(i + nums[i], cover);

        // 若更新后cover可以到达最后的元素，返回true
        if(cover >= numsSize - 1)
            return true;
    }

    return false;
}
```


### TypeScript

```typescript
function canJump(nums: number[]): boolean {
    let farthestIndex: number = 0;
    let cur: number = 0;
    while (cur <= farthestIndex) {
        farthestIndex = Math.max(farthestIndex, cur + nums[cur]);
        if (farthestIndex >= nums.length - 1) return true;
        cur++;
    }
    return false;
};
```




-----------------------
<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>
