在二维平面上，从原点到达点「d, 0」所需的跳跃次数

1. 算法思路

本题的关键点在于优化，避免无用的跳跃。我们可以通过找规律来确定算法的实现方式。

首先，我们发现从原点跳到「d,0」的最短跳跃次数等于点「d,0」的横坐标。

但是，如果点「d,0」的横坐标是奇数，我们需要先跳到「d-1,0」再跳到点「d,0」，这样总共需要跳跃两次；如果点「d,0」的横坐标是偶数，我们只需要一次跳跃就可以到达点「d,0」。

因此，我们可以通过计算点「d,0」的横坐标的奇偶性来确定最短跳跃次数。

具体来说，我们可以先将点「d,0」的横坐标转换为二进制表示，然后判断二进制表示中最后一位（即个位）是否为1，如果是1，说明点「d,0」的横坐标是奇数，需要跳跃两次；如果是0，说明点「d,0」的横坐标是偶数，只需要跳跃一次。

2. 代码实现

2.1 C++代码实现

#include 
using namespace std;
int main()
{
    int d;
    cin >> d;
    int jump_times;
    if (d % 2 == 0) // 如果点「d,0」的横坐标是偶数，只需要跳跃一次
    {
        jump_times = d / 2;
    }
    else // 如果点「d,0」的横坐标是奇数，需要跳跃两次
    {
        jump_times = d / 2 + 1;
    }
    cout << jump_times << endl;
    return 0;
}

2.2 Python代码实现

d = int(input())
if d % 2 == 0: # 如果点「d,0」的横坐标是偶数，只需要跳跃一次
    jump_times = d // 2
else: # 如果点「d,0」的横坐标是奇数，需要跳跃两次
    jump_times = d // 2 + 1
print(jump_times)

3. 时间复杂度分析

本算法的时间复杂度为O(1)，因为只需要进行一次判断和一次计算。

4. 空间复杂度分析

本算法的空间复杂度为O(1)，因为只需要存储输入的数据和计算得到的结果。