给你一个非负整数数组 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，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。

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。

提示：

• 1 <= nums.length <= 104
• 0 <= nums[i] <= 105

步骤1：计算问题性质的定义

题目给出的计算问题是一个典型的“跳跃游戏”，其目的是确定从数组的第一个元素开始，能否通过一系列的跳跃到达数组的最后一个元素。

输入：

• 一个非负整数数组 nums，每个元素代表在当前下标位置可以跳跃的最大长度。
• 数组的长度范围为 1 <= nums.length <= 10^4。
• 数组中的元素值范围为 0 <= nums[i] <= 10^5。

输出：

• 如果能够从数组的第一个下标跳跃到最后一个下标，返回 true；否则，返回 false。

边界条件：

• 如果数组只有一个元素（即 nums.length == 1），那么已经位于最后一个下标，无需跳跃，直接返回 true。
• 如果数组中的某个位置的跳跃长度为 0，并且之前无法通过跳跃绕过该位置，则无法到达最后一个下标，应该返回 false。

步骤2：问题的分解及算法设计思路

该问题的核心是判断能否到达最后一个下标，因此问题可以被建模为一个路径搜索问题。在本题中，我们可以利用 贪心算法 来解决，因为我们总是希望跳到能到达最远位置的地方，这样才能保证在有限的跳跃中达到目标。

贪心算法的思路：

1. 维护一个变量 maxReach 来记录在每一步中我们能够到达的最远位置。
2. 遍历数组，每一步都更新 maxReach，如果当前下标 i 超过了 maxReach，则说明无法继续向前跳跃，因此返回 false。
3. 如果在某一步中，maxReach 大于或等于数组的最后一个下标，则说明可以跳到最后，返回 true。

时间复杂度分析：

• 每个元素都只会遍历一次，因此时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。
• 该算法只使用了常数空间来存储变量 maxReach，所以空间复杂度为 O(1)。

其他算法设计如 动态规划 或 回溯 虽然可以解决问题，但它们的时间复杂度较高，不如贪心算法高效。动态规划会产生 O(n^2) 的时间复杂度，不适用于规模较大的输入数据。

步骤3：详细代码实现

详细解释：

1. maxReach：初始化为 0，用于记录在遍历过程中能够到达的最远下标。
2. 遍历数组中的每个元素：
   • 如果当前下标 i 大于 maxReach，意味着当前位置是无法到达的，直接返回 false。
   • 否则，更新 maxReach 为当前能够到达的最远位置 i + nums[i]。
   • 如果在任意时刻 maxReach 大于或等于数组的最后一个下标，说明我们已经可以到达目标，返回 true。

步骤4：通过解决该问题的启发

通过这个问题，我们能够加深对 贪心算法 的理解。贪心算法的核心在于每次都做出局部最优的选择，从而达到全局最优的目标。在这类路径跳跃问题中，局部选择最远的位置，可以避免不必要的计算，极大地优化了时间复杂度。

算法优化点：

• 通过只记录最远能到达的位置，并利用一次遍历的方式，减少了不必要的多次跳跃尝试。
• 与动态规划相比，贪心算法不需要维护额外的状态数组，大大减少了空间消耗。

在处理大规模数据集时，贪心算法的线性时间复杂度非常重要，尤其是在元素数量接近上限时，能够快速判断是否能到达目标，具有良好的性能表现。

步骤5：实际生活中的应用

贪心算法广泛应用于各类 最优路径搜索 问题中。一个实际的例子是在 视频流媒体传输优化 中：

• 应用场景：在网络视频传输中，需要在多个中继服务器之间跳跃传输数据包以到达目标设备。在这种场景下，传输数据时希望尽量选择中继服务器之间延迟最小、速度最快的路径。利用类似的贪心算法，我们可以在传输过程中每次选择最优的中继服务器，减少视频卡顿，提高用户的观看体验。

• 实现方法：在实际应用中，通过维护每个中继服务器与目标设备之间的延迟时间，以及当前数据包传输可以覆盖的范围，系统可以动态更新传输路径，从而实现流媒体数据包的快速传输。