121. 买卖股票的最佳时机
实例 1：
示例 2：
思路就是，一边遍历，一边更新 maxProfit，然后更新 历史最低价，并期望在未来能获得最大利润：
class Solution {
public:
int maxProfit(vector<int>& prices) {
int min = prices[0], maxProfit = 0;
for (int price : prices) {
maxProfit = price > min && price - min > maxProfit ? price - min
: maxProfit;
min = price < min ? price : min;
}
return maxProfit;
}
};
55. 跳跃游戏
示例 1：
示例 2：
思路是一边遍历，一边更新 maxReach：
class Solution {
public:
bool canJump(vector<int>& nums) {
int maxReach = 0; // 最远可以到达的位置
int n = nums.size(); // 数组的长度
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (i > maxReach) {
return false;
}
// 更新最远可以到达的位置
maxReach = max(maxReach, i + nums[i]);
if (maxReach >= n - 1) {
return true;
}
}
return false;
}
};
45. 跳跃游戏 II
示例 1:
示例 2:
这道题目返回的是，最小的跳跃次数。应该思考，什么时候次数+1？答案是，当 i 遍历到currentEnd 的时候，就意味着还需要再跳一次。当然这个确定再跳一次后，可以提前结束。
class Solution {
public:
int jump(vector<int>& nums) {
int len = nums.size();
if (len == 1) return 0;
int maxReach = 0, times = 0;
int currentEnd = 0;
for (int i = 0; i < len; i++) {
maxReach = max(maxReach, i + nums[i]);
// 更新
if (i == currentEnd) {
times++;
currentEnd = maxReach;
if (currentEnd >= len - 1)
break;
}
}
return times;
}
};
总结
1. 买卖股票的最佳时机（LeetCode 121）
问题描述：找到一次交易（买入和随后的卖出）能获得的最大利润。
解题思路：
- 维护两个变量：
minPrice（迄今为止遇到的最低价格）和maxProfit（迄今为止可以获得的最大利润）。 - 遍历数组：对于数组中的每个价格，更新
minPrice。计算如果在该价格卖出的利润，并更新maxProfit。
代码实现：在单次遍历中同时更新这两个变量，保证了时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
2. 跳跃游戏（LeetCode 55）
问题描述：判断你是否能够到达数组的最后一个位置。
解题思路：
- 维护一个变量
maxReach表示从当前或之前的索引最远能到达的位置。 - 遍历数组：如果当前索引超过了
maxReach，说明存在一点使得无法前进到数组的更远位置，返回false。 - 及时更新：更新
maxReach为当前索引加上在该索引处能跳的最远距离。
代码实现：时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
3. 跳跃游戏 II（LeetCode 45）
问题描述：找出到达数组最后一个位置的最小跳跃次数。
解题思路：
- 类似宽度优先搜索：维护当前跳跃可达的最远边界
currentEnd和下一跳可能达到的最远距离maxReach。 - 遍历数组：每次到达
currentEnd时，意味着完成了一次跳跃，更新跳跃次数，并将currentEnd更新为maxReach。 - 预先判断：如果在某次跳跃后
maxReach已经大于或等于数组最后一个位置，则结束遍历，返回当前跳跃次数。
代码实现：保持O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度，每次更新都尽可能延伸到最远距离，同时记录跳跃次数。
