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一、题目
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:
0 <= j <= nums[i]
i + j < n
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]。
示例 1:
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是2。从下标为0跳到下标为1的位置，跳1步，然后跳3步到达数组的最后一个位置。
示例 2:
输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2
1 <= nums.length <= 104
0 <= nums[i] <= 1000
题目保证可以到达nums[n-1]
二、代码
反向查找出发位置： 我们的目标是到达数组的最后一个位置，因此我们可以考虑最后一步跳跃前所在的位置，该位置通过跳跃能够到达最后一个位置。如果有多个位置通过跳跃都能够到达最后一个位置，那么我们应该如何进行选择呢？直观上来看，我们可以「贪心」地选择距离最后一个位置最远的那个位置，也就是对应下标最小的那个位置。因此，我们可以从左到右遍历数组，选择第一个满足要求的位置。找到最后一步跳跃前所在的位置之后，我们继续贪心地寻找倒数第二步跳跃前所在的位置，以此类推，直到找到数组的开始位置。
class Solution {public int jump(int[] nums) {int position = nums.length - 1;int steps = 0;while (position > 0) {for (int i = 0; i < position; i++) {if (i + nums[i] >= position) {position = i;steps++;break;}}}return steps;}
}
时间复杂度： 时间复杂度：O(n^2)，其中n是数组长度。有两层嵌套循环，在最坏的情况下，例如数组中的所有元素都是1，position需要遍历数组中的每个位置，对于position的每个值都有一次循环。
空间复杂度： O(1)，不需要额外的空间开销。
正向查找可到达的最大位置： 方法一虽然直观，但是时间复杂度比较高，有没有办法降低时间复杂度呢？
如果我们「贪心」地进行正向查找，每次找到可到达的最远位置，就可以在线性时间内得到最少的跳跃次数。例如，对于数组[2,3,1,2,4,2,3]，初始位置是下标0，从下标0出发，最远可到达下标2。下标0可到达的位置中，下标1的值是3，从下标1出发可以达到更远的位置，因此第一步到达下标1。从下标1出发，最远可到达下标4。下标1可到达的位置中，下标4的值是4，从下标4出发可以达到更远的位置，因此第二步到达下标4。
在具体的实现中，我们维护当前能够到达的最大下标位置，记为边界。我们从左到右遍历数组，到达边界时，更新边界并将跳跃次数增加1。在遍历数组时，我们不访问最后一个元素，这是因为在访问最后一个元素之前，我们的边界一定大于等于最后一个位置，否则就无法跳到最后一个位置了。如果访问最后一个元素，在边界正好为最后一个位置的情况下，我们会增加一次「不必要的跳跃次数」，因此我们不必访问最后一个元素。
class Solution {public int jump(int[] nums) {int length = nums.length;int end = 0;int maxPosition = 0; int steps = 0;for (int i = 0; i < length - 1; i++) {maxPosition = Math.max(maxPosition, i + nums[i]); if (i == end) {end = maxPosition;steps++;}}return steps;}
}
时间复杂度： O(n)，其中n是数组长度。
空间复杂度： O(1)，不需要额外的空间开销。
)
