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。

这是一个经典的贪心算法问题。我们可以维护一个变量reach表示当前能够到达的最远位置，同时遍历数组中每一个位置，如果当前位置能够到达，并且当前位置加上能够跳跃的最大长度大于等于reach，那么我们就更新reach的值。最后，如果reach能够到达最后一个位置，那么就返回true，否则返回false。下面是代码实现：

class Solution:
    def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
        n = len(nums)
        reach = 0
        for i in range(n):
            if i > reach or reach >= n - 1:
                break
            reach = max(reach, i + nums[i])
        return reach >= n - 1

这个算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。

相关问题

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。

这是一道典型的贪心算法题目，我们可以从前往后遍历数组，记录当前能够到达的最远位置，如果当前位置超过了这个最远位置，说明无法到达最后一个下标，则返回false。如果遍历结束后，最远位置大于等于最后一个下标，则返回true。

以下是示例代码：

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

时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。

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长度。 判断你是否能够到达数组中的最后一个坐标。的代码

这道题目可以使用贪心算法进行求解，我们从数组的最后一个位置开始往前推，每次记录能够跳到当前位置的最小下标，最后判断最小下标是否为0即可。下面是代码实现：

class Solution {
public:
    bool canJump(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int last = n - 1;
        for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
            if (i + nums[i] >= last) {
                last = i;
            }
        }
        return last == 0;
    }
};

希望对您有所帮助。