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题目描述
给你一个下标从 0 开始的二进制字符串 s 和两个整数 minJump 和 maxJump 。一开始，你在下标 0 处，且该位置的值一定为 '0' 。当同时满足如下条件时，你可以从下标 i 移动到下标 j 处：
i + minJump <= j <= min(i + maxJump, s.length - 1)且s[j] == '0'.
如果你可以到达 s 的下标 s.length - 1 处，请你返回 true ，否则返回 false 。
示例 1：
输入：s = "011010", minJump = 2, maxJump = 3
输出：true
解释：
第一步，从下标 0 移动到下标 3 。
第二步，从下标 3 移动到下标 5 。示例 2：
输入：s = "01101110", minJump = 2, maxJump = 3
输出：false提示：
2 <= s.length <= 10^5s[i]要么是'0'，要么是'1's[0] == '0'1 <= minJump <= maxJump < s.length
思路分析
这道题可以用多种方法解决，我们来分析几种主要的解法：
方法一：动态规划 + 前缀和优化
核心思想：
- 定义 dp[i] 表示是否能从起点到达位置 i
- 对于位置 i，如果 s[i] == '0'，那么需要检查是否存在某个位置 j，使得：
- dp[j] == true（位置 j 可达）
- j + minJump <= i <= j + maxJump（从 j 可以跳到 i）
优化关键：
使用前缀和来快速判断区间内是否存在可达的位置，避免重复遍历。
方法二：BFS（广度优先搜索）
核心思想：
- 将问题抽象为图的连通性问题
- 每个值为 '0' 的位置是图中的节点
- 如果位置 i 可以跳到位置 j，则在它们之间连边
- 使用 BFS 判断起点和终点是否连通
算法过程
通过示例 s = "011010", minJump = 2, maxJump = 3 来详细解释 动态规划 + 前缀和优化 这个算法。
第一步：理解问题转换
原问题： 从位置 i 能跳到哪些位置？
- 从位置 i 可以跳到 [i + minJump, i + maxJump] 范围内值为 '0' 的位置
转换后： 哪些位置能跳到位置 j？
- 能跳到位置 j 的位置范围是 [j - maxJump, j - minJump]
原始字符串: s = "011010"
索引: 0 1 2 3 4 5
minJump = 2, maxJump = 3第二步：初始化状态
dp[i] 表示是否能到达位置 i
prefixSum[i] 表示 dp[0] 到 dp[i] 中 true 的个数初始状态:
位置: 0 1 2 3 4 5
字符: 0 1 1 0 1 0
dp: [T, F, F, F, F, F] (只有起点可达)
前缀和: [1, 1, 1, 1, 1, 1] (初始时只有 dp[0] = true)第三步：逐步计算每个位置
计算位置 1 (i = 1)
s[1] = '1' → 无法到达，跳过
dp[1] = false
prefixSum[1] = prefixSum[0] + 0 = 1计算位置 2 (i = 2)
s[2] = '1' → 无法到达，跳过
dp[2] = false
prefixSum[2] = prefixSum[1] + 0 = 1计算位置 3 (i = 3) - 关键步骤
s[3] = '0' → 可能到达，需要检查能跳到位置 3 的范围计算:
left = max(0, 3 - 3) = max(0, 0) = 0
right = max(0, 3 - 2) = max(0, 1) = 1检查区间 [0, 1] 内是否有可达位置:
sum = prefixSum[1] - prefixSum[-1] = 1 - 0 = 1 > 0
所以 dp[3] = trueprefixSum[3] = prefixSum[2] + 1 = 1 + 1 = 2位置 3 的计算过程：
位置: 0 1 2 3 4 5
字符: 0 1 1 0 1 0
dp: [T, F, F, ?, F, F]↑ ↑| |检查范围 [0,1]从位置 0 能跳到位置 3 吗？
0 + minJump = 0 + 2 = 2 ≤ 3 ≤ 0 + 3 = 3 ✓
且 s[3] = '0' ✓
所以位置 3 可达！结果: dp[3] = true计算位置 4 (i = 4)
s[4] = '1' → 无法到达，跳过
dp[4] = false
prefixSum[4] = prefixSum[3] + 0 = 2计算位置 5 (i = 5) - 最终目标
s[5] = '0' → 可能到达，需要检查能跳到位置 5 的范围计算:
left = max(0, 5 - 3) = max(0, 2) = 2
right = max(0, 5 - 2) = max(0, 3) = 3检查区间 [2, 3] 内是否有可达位置:
sum = prefixSum[3] - prefixSum[1] = 2 - 1 = 1 > 0
所以 dp[5] = trueprefixSum[5] = prefixSum[4] + 1 = 2 + 1 = 3位置 5 的计算过程：
位置: 0 1 2 3 4 5
字符: 0 1 1 0 1 0
dp: [T, F, F, T, F, ?]↑ ↑| |检查范围 [2,3]从位置 3 能跳到位置 5 吗？
3 + minJump = 3 + 2 = 5 ≤ 5 ≤ 3 + 3 = 6 ✓
且 s[5] = '0' ✓
所以位置 5 可达！结果: dp[5] = true第四步：完整的状态转移过程
步骤 | 位置 | 字符 | 检查范围 | 前缀和查询 | dp值 | 前缀和数组
-----|------|------|----------|------------|---------------|------------
初始 | - | - | - | - | [T,F,F,F,F,F] | [1,1,1,1,1,1]1 | 1 | 1 | - | - | [T,F,F,F,F,F] | [1,1,1,1,1,1]2 | 2 | 1 | - | - | [T,F,F,F,F,F] | [1,1,1,1,1,1]3 | 3 | 0 | [0,1] | 1-0=1 | [T,F,F,T,F,F] | [1,1,1,2,2,2]4 | 4 | 1 | - | - | [T,F,F,T,F,F] | [1,1,1,2,2,2]5 | 5 | 0 | [2,3] | 2-1=1 | [T,F,F,T,F,T] | [1,1,1,2,2,3]第五步：前缀和优化的关键
为什么需要前缀和？
如果不用前缀和，我们需要这样检查：
// 朴素方法 - O(n²) 时间复杂度
boolean canReach = false;
for (int j = left; j <= right; j++) {if (dp[j]) {canReach = true;break;}
}使用前缀和优化后：
// 优化方法 - O(1) 时间复杂度
int sum = prefixSum[right] - (left > 0 ? prefixSum[left-1] : 0);
boolean canReach = sum > 0;Java 解法
解法一：动态规划 + 前缀和
public class Solution {public boolean canReach(String s, int minJump, int maxJump) {int n = s.length();// 如果终点是 '1'，直接返回 falseif (s.charAt(n - 1) == '1') {return false;}// dp[i] 表示是否能到达位置 iboolean[] dp = new boolean[n];dp[0] = true;// 前缀和数组，prefixSum[i] 表示 dp[0] 到 dp[i] 中 true 的个数int[] prefixSum = new int[n];prefixSum[0] = 1; // dp[0] = true，所以前缀和为 1for (int i = 1; i < n; i++) {// 只有当前位置是 '0' 时才可能到达if (s.charAt(i) == '0') {// 计算能跳到位置 i 的范围 [left, right]int left = Math.max(0, i - maxJump);int right = i - minJump;// 确保范围有效if (right >= 0 && left <= right) {// 使用前缀和快速查询范围内可达位置的数量int count = prefixSum[right] - (left > 0 ? prefixSum[left - 1] : 0);dp[i] = count > 0;}}// 更新前缀和prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + (dp[i] ? 1 : 0);}return dp[n - 1];}
}解法二：BFS
import java.util.*;public class Solution {public boolean canReach(String s, int minJump, int maxJump) {int n = s.length();// 如果终点是 '1'，直接返回 falseif (s.charAt(n - 1) == '1') {return false;}Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();boolean[] visited = new boolean[n];queue.offer(0);visited[0] = true;// 记录上次检查的最远位置，避免重复检查int farthest = 0;while (!queue.isEmpty()) {int curr = queue.poll();// 如果到达终点，返回 trueif (curr == n - 1) {return true;}// 计算可跳跃的范围int start = Math.max(farthest + 1, curr + minJump);int end = Math.min(n - 1, curr + maxJump);// 遍历可跳跃的位置for (int next = start; next <= end; next++) {if (s.charAt(next) == '0' && !visited[next]) {visited[next] = true;queue.offer(next);}}// 更新最远检查位置farthest = Math.max(farthest, end);}return false;}
}C# 解法
解法一：动态规划 + 前缀和
public class Solution {public bool CanReach(string s, int minJump, int maxJump) {int n = s.Length;// 如果终点是 '1'，直接返回 falseif (s[n - 1] == '1') {return false;}// dp[i] 表示是否能到达位置 ibool[] dp = new bool[n];dp[0] = true;// 前缀和数组，prefixSum[i] 表示 dp[0] 到 dp[i] 中 true 的个数int[] prefixSum = new int[n];prefixSum[0] = 1; // dp[0] = true，所以前缀和为 1for (int i = 1; i < n; i++) {// 只有当前位置是 '0' 时才可能到达if (s[i] == '0') {// 计算能跳到位置 i 的范围 [left, right]int left = Math.Max(0, i - maxJump);int right = i - minJump;// 确保范围有效if (right >= 0 && left <= right) {// 使用前缀和快速查询范围内可达位置的数量int count = prefixSum[right] - (left > 0 ? prefixSum[left - 1] : 0);dp[i] = count > 0;}}// 更新前缀和prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + (dp[i] ? 1 : 0);}return dp[n - 1];}
}解法二：BFS
using System;
using System.Collections.Generic;public class Solution {public bool CanReach(string s, int minJump, int maxJump) {int n = s.Length;// 如果终点是 '1'，直接返回 falseif (s[n - 1] == '1') {return false;}Queue<int> queue = new Queue<int>();bool[] visited = new bool[n];queue.Enqueue(0);visited[0] = true;// 记录上次检查的最远位置，避免重复检查int farthest = 0;while (queue.Count > 0) {int curr = queue.Dequeue();// 如果到达终点，返回 trueif (curr == n - 1) {return true;}// 计算可跳跃的范围int start = Math.Max(farthest + 1, curr + minJump);int end = Math.Min(n - 1, curr + maxJump);// 遍历可跳跃的位置for (int next = start; next <= end; next++) {if (s[next] == '0' && !visited[next]) {visited[next] = true;queue.Enqueue(next);}}// 更新最远检查位置farthest = Math.Max(farthest, end);}return false;}
}复杂度分析
动态规划 + 前缀和方法：
- 时间复杂度： O(n)，其中 n 是字符串长度。每个位置只访问一次。
- 空间复杂度： O(n)，需要 dp 数组和前缀和数组。
BFS 方法：
- 时间复杂度： O(n)，通过 farthest 指针避免重复访问，每个位置最多访问一次。
- 空间复杂度： O(n)，需要队列和访问标记数组。