在百度SEO的海洋中，一篇关于《leetcode 面试经典 150 题(10/150) 45.跳跃游戏 II》的文章如同一颗璀璨的明珠，吸引着无数互联网从业者的目光。今天，我将带领大家深入挖掘这篇文章的精髓，一起探讨如何高效解决这个问题。

一、题目解析

跳跃游戏 II 是一道经典的算法面试题，要求我们找到从数组第一个元素跳到最后一个元素所需的最小跳跃次数。数组中的每个元素表示从当前位置可以跳跃的最大长度。

二、示例分析

以示例 1 为例，输入数组为 [2,3,1,1,4]，输出结果为 2。我们可以观察到，从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，再跳 3 步到达数组的最后一个位置。同样地，示例 2 的输入数组为 [2,3,0,1,4]，输出结果也为 2。

三、算法思路

这道题的核心在于贪心算法。我们的目标是找到每一步都能跳得最远的位置，从而减少总的跳跃次数。具体来说，我们需要维护两个关键变量：end 和 maxReach。

• end：表示当前跳跃次数下，能够到达的最远边界。
• maxReach：表示从当前可达范围内，下一步能够到达的最远距离。

在遍历数组的过程中，我们不断更新这两个变量，直到找到终点。

四、代码实现

以下是该问题的 Go 语言实现：

func jump(nums []int) int {
    n := len(nums)
    if n == 1 {
        return 0
    }
    steps := 0
    maxReach := 0
    end := 0
    for i := 0; i < n; i++ {
        maxReach = max(maxReach, i+nums[i])
        if i == end {
            steps++
            end = maxReach
            if end >= n-1 {
                break
            }
        }
    }
    return steps
}

五、复杂度分析

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 是 nums 数组的长度。虽然有一个内层循环隐含在 maxReach = max(maxReach, i + nums[i]) 中，但实际上我们只遍历了数组一次。
• 空间复杂度：O(1)，我们只使用了常数个变量 (steps, maxReach, end, i)。

六、总结

通过本文的介绍和分析，相信大家对《leetcode 面试经典 150 题(10/150) 45.跳跃游戏 II》有了更深入的了解。掌握贪心算法和贪心策略是解决这类问题的关键。希望本文能为大家在百度SEO的道路上提供有益的启示和帮助。