青蛙跳跃台阶问题通常指的是一个经典的动态规划问题

青蛙跳跃台阶问题通常指的是一个经典的动态规划问题。以下是一个使用Python编写的解法：

```python

def jump(nums):

if len(nums) <= 1:

return 0

# dp数组，dp[i]表示到达第i个台阶所需的最小跳跃次数

dp = [0] * len(nums)

# 初始化，到达第一个台阶不需要跳跃

dp[0] = 0

# 遍历数组，计算到达每个台阶的最少跳跃次数

for i in range(1, len(nums)):

max_reach = 0

min_jumps = float('inf')

# 遍历到当前台阶之前的所有台阶，找到可以跳到的最远位置和对应的最小跳跃次数

for j in range(i):

if j nums[j] >= i:

max_reach = j nums[j]

min_jumps = min(min_jumps, dp[j] 1)

# 如果无法到达当前台阶，则设置为无穷大

if max_reach < i:

dp[i] = float('inf')

else:

dp[i] = min_jumps

# 返回最后一个台阶的最小跳跃次数

return dp[-1]

# 示例

nums = [2,3,1,1,4]

print(jump(nums)) # 输出应该是2

```

这段代码定义了一个函数`jump`，它接受一个整数列表`nums`作为参数，其中`nums[i]`表示从第`i`个台阶跳下时能跳过的最大步数。函数的目标是找出到达列表末尾所需的最小跳跃次数。

代码首先检查输入列表是否只有一个元素或没有元素，在这种情况下不需要跳跃。然后，初始化一个与输入列表等长的`dp`数组来存储到达每个台阶的最小跳跃次数。对于每个台阶`i`，代码通过内层循环计算能够跳到的最远台阶和对应的最小跳跃次数，并更新`dp[i]`的值。最终，返回`dp`数组的最后一个元素，即到达列表末尾的最小跳跃次数。