LeetCode100--22. 括号生成

题目

数字 n 代表生成括号的对数,请你设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。

示例 1:
输入:n = 3
输出:[“((()))”,“(()())”,“(())()”,“()(())”,“()()()”]

示例 2:
输入:n = 1
输出:[“()”]

题解

class Solution {
    public List<String> generateParenthesis(int n) {
        List<String> ans = new ArrayList<>();
        List<Integer> path = new ArrayList<>();
        dfs(0, 0, n, path, ans);
        return ans;
    }

    // 目前填了 i 个括号
    // 这 i 个括号中的左括号个数 - 右括号个数 = balance
    private void dfs(int i, int balance, int n, List<Integer> path, List<String> ans) {
        if (path.size() == n) {
            char[] s = new char[n * 2];
            Arrays.fill(s, ')');
            for (int j : path) {
                s[j] = '(';
            }
            ans.add(new String(s));
            return;
        }
        // 枚举填 right=0,1,2,...,balance 个右括号
        for (int right = 0; right <= balance; right++) {
            // 先填 right 个右括号,然后填 1 个左括号,记录左括号的下标 i+right
            path.add(i + right);
            dfs(i + right + 1, balance - right + 1, n, path, ans);
            path.removeLast(); // path.remove(path.size() - 1);
        }
    }
}

解析

出自:两种基本回溯思想:选或不选 / 枚举选哪个(Python/Java/C++/Go/JS/Rust)

class Solution {
    //函数生成所有有效的括号序列,用于n对括号。我们将这个函数放入类中以便于访问`dfs`函数。
    public List<String> generateParenthesis(int n) {
        //初始化一个空的答案列表来存储有效括号的所有可能组合。
        List<String> ans = new ArrayList<>();
        
        //path是一个整型数组,用于记录当前状态(即哪个位置可以放入'('或')')。它初始时为空,但之后会随着递归调用的深入而变化。
        List<Integer> path = new ArrayList<>();
        
        //从0开始回溯查找有效括号的组合;当前左括号和右括号没有(balance=0),n对括号,路径数组,答案列表。我们调用我们的主函数"dfs"来填充ans列表以返回所有有效的组合结果。
        dfs(0, 0, n, path, ans);
        
        //最后,我们返回答案列表(所有的括号序列)作为输出。
        return ans;
    }
    
    //深度优先搜索函数:用于递归填充path和ans列表的每个'('或')'位置。
    private void dfs(int i, int balance, int n, List<Integer> path, List<String> ans) {
        if (i  * 2 == n ) { //如果我们已经放了2*括号数量的字符(左+右括号),
            char[] s = new char[n * 2];//初始化一个新的char数组s。它的长度是2的n倍。所有元素最初都填充为')'。
            
            Arrays.fill(s, ')'); //将s中的所有元素修改为')',用于平衡字符串。

            for (int j : path) {//现在遍历path数组并对于每个位置'j'放一个'('。
                s[j] = '(';
             }
        	ans.add(new String(s)); //然后将填充了括号的字符串添加到答案列表中。
       		
            return;//结束dfs函数并返回前一个层次。
       	}
		
	//这个循环生成所有的右括号情况(0-balance个)并进行递归搜索相应的情况;它保持平衡,以确保只在最后出现'('之前不出现')'。
       for (int  right = 0; right <= balance ; right++ ) {
          //首先将right个')'添加到path数组中最前面。然后执行下一对递归调用:i+1和balance-right,表示放置了一个'('或')'并相应地调整了平衡因子。
	     path.add(0, i + right);  
          dfs(i + right + 1, balance - right + 1 , n  , path, ans );            
          //在返回到上一个层次之前,从path数组中移除'当前添加的括号(右括号)'。这样做是为了保持平衡并为下一次对递归调用做好准备。                  
           path.remove(0);   
 		 }
     }  
}; //结束类Solution块。`generateParenthesis`函数是该类的成员之一,用于生成所有有效的括号组合
# 力扣hot100刷题记录表 ### 一,哈希部分 - [ ] 1. 两数之和 (简单) - [ ] 2. 字母异位词分组(中等) - [ ] 3. 最长连续序列(中等) ### 二,双指针部分 - [ ] 4. 移动零(简单) - [ ] 5. 盛水最多的容器 (中等) - [ ] 6. 三数之和 (中等) - [ ] 7. 接雨水(困难) ### 三,滑动窗口 - [ ] 8. 无重复字符的最长子串(中等) - [ ] 9. 找到字符中所有的字母异位词(中等) ### 四,子串 - [ ] 10. 和为k的子数组(中等) - [ ] 11. 滑动窗口最大值(困难) - [ ] 12. 最小覆盖子窜(困难) ### 五,普通数组 - [ ] 13. 最大子数组和(中等) - [ ] 14. 合并区间(中等) - [ ] 15. 轮转数组(中等) - [ ] 16. 除自身以外数组的乘积(中等) - [ ] 17. 缺失的第一个正数(困难) ### 六,矩阵 - [ ] 18. 矩阵置零(中等) - [ ] 19. 螺旋矩阵 (中等) - [ ] 20. 旋转图像 (中等) - [ ] 21. 搜索二维矩阵Ⅱ (中等) ### 七,链表 - [ ] 22. 相交链表 (简单) - [ ] 23. 反转链表 (简单) - [ ] 24. 回文链表 (简单) - [ ] 25. 环形链表 (简单) - [ ] 26. 环形链表Ⅱ (中等) - [ ] 27. 合并两个有序链表 (简单) - [ ] 28. 两数相加 (中等) - [ ] 29. 删除链表的倒数第 N 个结点 (中等) - [ ] 30. 两两交换链表中的节点 (中等) - [ ] 31. K个一组翻转链表 (困难) - [ ] 32. 随机链表的复制 (中等) - [ ] 33. 排序链表 (中等) - [ ] 34. 合并 K 个升序链表 (困难) - [ ] 35. LRU 缓存 (中等) ### 八,二叉树 - [ ] 36. 二叉树的中序遍历 (简单) - [ ] 37. 二叉树的最大深度 (简单) - [ ] 38. 翻转二叉树 (简单) - [ ] 39. 对称二叉树 (简单) - [ ] 40. 二叉树的直径 (简单) - [ ] 41. 二叉树的层序遍历 (中等) - [ ] 42. 将有序数组转换为二叉搜索树 (简单) - [ ] 43. 验证二叉搜索树 (中等) - [ ] 44. 二叉搜索树中第 K 小的元素 (中等) - [ ] 45. 二叉树的右视图 (中等) - [ ] 46. 二叉树展开为链表 (中等) - [ ] 47. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 (中等) - [ ] 48. 路径总和 III (中等) - [ ] 49. 二叉树的最近公共祖先 (中等) - [ ] 50. 二叉树中的最大路径和 (困难) ### 九,图论 - [ ] 51. 岛屿数量 (中等) - [ ] 52. 腐烂的橘子 (中等) - [ ] 53. 课程表 (中等) - [ ] 54. 实现 Trie(前缀树) (中等) ### 十,回溯 - [ ] 55.全排列(中等) - [ ] 56.子集(中等) - [ ] 57.电话号码的字母组合(中等) - [ ] 58.组合总和(中等) - [ ] 59.括号生成(中等) - [ ] 60.单词搜索(中等) - [ ] 61.分割回文串(中等) - [ ] 62.N 皇后 (困难) ### 十一,二分查找 - [ ] 63. 搜索插入位置 (简单) - [ ] 64. 搜索二维矩阵 (中等) - [ ] 65. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 (中等) - [ ] 66. 搜索旋转排序数组 (中等) - [ ] 67. 寻找旋转排序数组中的最小值 (中等) - [ ] 68. 寻找两个正序数组的中位数 (困难) ### 十二,栈 - [ ] 69. 有效的括号 (简单) - [ ] 70. 最小栈 (中等) - [ ] 71. 字符串解码 (中等) - [ ] 72. 每日温度 (中等) - [ ] 73. 柱状图中最大的矩形 (困难) ### 十三,堆 - [ ] 74. 数组中的第K个最大元素 (中等) - [ ] 75. 前K 个高频元素 (中等) - [ ] 76. 数据流的中位数 (闲难) ### 十四,贪心算法 - [ ] 77. 买卖股票的最佳时机 (简单) - [ ] 78. 跳跃游戏 (中等) - [ ] 79. 跳跃游戏 III (中等) - [ ] 80. 划分字母区间 (中等) ### 十五,动态规划 - [ ] 81. 爬楼梯(简单) - [ ] 82. 杨辉三角 (简单) - [ ] 83. 打家劫舍 (中等) - [ ] 84. 完全平方数 (中等) - [ ] 85. 零钱兑换 (中等) - [ ] 86. 单词拆分 (中等) - [ ] 87. 最长递增子序列 (中等) - [ ] 88. 乘积最大子数组 (中等) ### 十六,多维动态规划 - [ ] 91. 不同路径 (中等) - [ ] 92. 最小路径和 (中等) - [ ] 93. 最长回文子串 (中等) - [ ] 94. 最长公共子序列 (中等) - [ ] 95. 编辑距离 (中等) ### 十七,技巧 - [ ] 96. 只出现一次的数字 (简单) - [ ] 97. 多数元素 (简单) - [ ] 98. 颜色分类 (中等) - [ ] 99. 下一个排列 (中等) - [ ] 100. 寻找重复数 (中等) 如何使用
07-20
为了高效地使用 LeetCode Hot 100 题目列表进行刷题和提升算法能力,可以采取以下几个策略: ### 1. 制定合理的刷题计划 设定一个每日或每周的刷题目标,例如每天解决 2-3 道题目。这样可以避免过度压力,同时保持持续的进步。优先选择与自己当前技能水平匹配的题目,逐步挑战更高难度的问题。 ### 2. 深入理解每道题目 不要仅仅满足于通过题目,而是要深入理解解题思路和背后的算法原理。例如,在解决类似单词拆分(Word Break)问题时,可以使用动态规划的方法,将问题分解为子问题进行求解[^2]。代码示例如下: ```python def wordBreak(s, wordDict): word_set = set(wordDict) n = len(s) dp = [False] * (n + 1) dp[0] = True # 空字符串可以被拆分 for i in range(1, n + 1): for j in range(i): if dp[j] and s[j:i] in word_set: dp[i] = True break return dp[n] ``` ### 3. 多种方法解决问题 尝试使用不同的方法解决同一道题目,例如递归、动态规划、贪心算法等。这有助于提高解决问题的灵活性和深度理解不同算法的适用场景。例如,在解决汉诺塔问题时,可以通过递归思想实现[^3]。 ### 4. 复盘与总结 每次完成一道题目后,花时间总结解题思路和技巧。记录下自己的学习笔记,例如常见的算法模板、易错点以及优化思路。这有助于形成系统的知识体系。 ### 5. 结合官方题解和其他资源 参考 LeetCode 官方题解和其他高质量的学习资源,了解最优解和不同解法的时间复杂度分析。这可以拓宽思路,帮助找到更高效的解决方案。 ### 6. 参与讨论与分享 加入 LeetCode 讨论区或相关学习社区,与其他刷题者交流解题思路。分享自己的解法并学习他人的经验,可以快速提升自己的算法水平。 ### 7. 使用分类刷题法 LeetCode Hot 100 题目涵盖多个算法类别,如数组、字符串、动态规划、树等。按类别集中刷题有助于系统性地掌握某一类问题的解法。例如,先集中解决所有与动态规划相关的题目,再转向其他类别。 ###
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