代码训练营第35天：贪心算法part2｜leetcode122买卖股票的最佳时机2｜leetcode55跳跃游戏｜leetcode45跳跃游戏2

leetcode122：买卖股票的最佳时机2

文章讲解：leetcode122

leetcode55：跳跃游戏

文章讲解：leetcode55

leetcode45：跳跃游戏2

文章讲解：leetcode45

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1，leetcode122买入股票的最佳时机：

2，leetcode55跳跃游戏

3，leetcode45 跳跃游戏2

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1，leetcode122买入股票的最佳时机：

这道题容易想到贪心思路，只要所有正收益相加就是最大的收益。

class Solution {
public:
    int maxProfit(vector& prices) {
        int result = 0;
        for(int i = 0;i=0){
                result = result+prices[i+1]-prices[i];
            }
        }
        return result;
    }
};

2，leetcode55跳跃游戏

这道题的贪心思路也不复杂，从第一个点出发，遍历能到达的所有点，找到这些点中能到最远未知的点作为下一次遍历的起点，最终如果超过了数组长度就能到达，没超过就不能到。

class Solution {
public:
    bool canJump(vector& nums) {
        int range = nums[0];
        for(int i = 0;i<=range;i++){
            range = max(range, i+nums[i]);
            if (range >= nums.size() - 1) return true;
        }
        return false;
    }
};

3，leetcode45 跳跃游戏2

这道题我开始想的是，55题每次找最远就是最优的思路，只要统计次数就行，后来发现不对，例如

2，3，1

一步就可以了，但是按照上面那道题则需要两步。

就是移动下标达到了当前覆盖的最远距离下标时，步数就要加一，来增加覆盖距离。最后的步数就是最少步数。

这个思路没见过，确实第一时间难以想到。

class Solution {
public:
    int jump(vector& nums) {
        int curDistance = 0;    // 当前覆盖的最远距离下标
        int ans = 0;            // 记录走的最大步数
        int nextDistance = 0;   // 下一步覆盖的最远距离下标
        for (int i = 0; i < nums.size() - 1; i++) { // 注意这里是小于nums.size() - 1，这是关键所在
            nextDistance = max(nums[i] + i, nextDistance); // 更新下一步覆盖的最远距离下标
            if (i == curDistance) {                 // 遇到当前覆盖的最远距离下标
                curDistance = nextDistance;         // 更新当前覆盖的最远距离下标
                ans++;
            }
        }
        return ans;
    }
};

注意那个循环终止条件

因为当移动下标指向 nums.size - 2 时：

• 如果移动下标等于当前覆盖最大距离下标， 需要再走一步（即 ans++），因为最后一步一定是可以到的终点。（题目假设总是可以到达数组的最后一个位置），如图： 

  

• 如果移动下标不等于当前覆盖最大距离下标，说明当前覆盖最远距离就可以直接达到终点了，不需要再走一步。如图：