用Python编写：给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处: 返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数

你可以使用贪心算法来解决这个问题。具体来说，你可以维护两个变量：cur_end 和 cur_farthest，分别表示当前能够到达的最远位置和当前能够到达的最远位置所需要的最小步数。然后，你可以遍历数组 nums，对于每个位置 i，更新 cur_farthest 和 cur_end，直到 cur_end 大于等于 n - 1。此时，cur_farthest 就是到达 nums[n - 1] 所需要的最小跳跃次数。

具体的 Python 代码如下：

def jump(nums):
n = len(nums)
cur_end, cur_farthest, jumps = 0, 0, 0
for i in range(n - 1):
cur_farthest = max(cur_farthest, i + nums[i])
if i == cur_end:
jumps += 1
cur_end = cur_farthest
if cur_end >= n - 1:
break
return jumps

nums = [2,3,1,1,4]
print(jump(nums)) # 输出 2

相关问题

用Python编写给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处: 返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。

你可以使用贪心算法来解决这个问题。具体来说，你可以维护两个变量：当前能够到达的最远位置和当前需要跳跃的步数。对于每个位置，你可以计算出它能够到达的最远位置，然后更新当前能够到达的最远位置。如果当前位置等于当前能够到达的最远位置，那么你需要跳跃一次，并将当前能够到达的最远位置更新为下一个位置能够到达的最远位置。重复这个过程直到到达终点。

具体的 Python 代码如下：

def jump(nums):
n = len(nums)
if n == 1:
return 0
max_pos = nums[0]
max_steps = nums[0]
jumps = 1
for i in range(1, n):
if max_steps < i:
jumps += 1
max_steps = max_pos
max_pos = max(max_pos, i + nums[i])
return jumps

注意，这个算法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

用python实现 给定一个整数数组nums和一个整数 k，k表示滑动窗口的大小。你需要找出每个滑动窗口中的最大值与最小值的差并返回这些差的最大值

你可以使用双端队列来实现滑动窗口的最大值和最小值的查找。下面是用Python实现的代码：

from collections import deque

def max_min_diff(nums, k):
    # 存储滑动窗口中的最大值和最小值的索引
    max_queue = deque()
    min_queue = deque()
    
    # 初始化队列
    result = []
    for i in range(k):
        # 维护最大值队列，确保队首元素是当前窗口的最大值索引
        while max_queue and nums[i] >= nums[max_queue[-1]]:
            max_queue.pop()
        max_queue.append(i)
        
        # 维护最小值队列，确保队首元素是当前窗口的最小值索引
        while min_queue and nums[i] <= nums[min_queue[-1]]:
            min_queue.pop()
        min_queue.append(i)
    
    # 处理剩余元素
    for i in range(k, len(nums)):
        # 计算当前窗口的最大值和最小值的差，并加入结果列表
        result.append(nums[max_queue[0]] - nums[min_queue[0]])
        
        # 移除不在当前窗口内的最大值和最小值索引
        while max_queue and max_queue[0] <= i - k:
            max_queue.popleft()
        while min_queue and min_queue[0] <= i - k:
            min_queue.popleft()
        
        # 维护最大值队列，确保队首元素是当前窗口的最大值索引
        while max_queue and nums[i] >= nums[max_queue[-1]]:
            max_queue.pop()
        max_queue.append(i)
        
        # 维护最小值队列，确保队首元素是当前窗口的最小值索引
        while min_queue and nums[i] <= nums[min_queue[-1]]:
            min_queue.pop()
        min_queue.append(i)
    
    # 处理最后一个窗口
    result.append(nums[max_queue[0]] - nums[min_queue[0]])
    
    # 返回差的最大值
    return max(result)

你可以调用该函数来计算给定数组 `nums` 和滑动窗口大小 `k` 的最大值与最小值的差的最大值。例如：

nums = [1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7]
k = 3
result = max_min_diff(nums, k)
print(result)  # 输出为 8，对应窗口 [-1, -3, 5]

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时问。