九度26 括号匹配问题

//从左向右将(压入栈,遇到)则将栈顶匹配给它,由于栈的特性相当于从内向外匹配

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include<string>
#include<stack>

using namespace std;
stack<int> s;
char str[101];
char res[101];

void main()
{
    while (cin >> str)
    {
        int i,len=strlen(str);
        for (i = 0; i < len; i++)
        {
            if (str[i] == '(')
                s.push(i);
            else if (str[i] == ')')
            {
                if (!s.empty())
                {
                    int tmp = s.top();
                    res[tmp] = ' ';
                    s.pop();
                    res[i] = ' ';
                }
                else
                {
                    res[i] = '?';
                }
                
            }
            else res[i] = ' ';
            
        }
        if (!s.empty())
        {
            while (!s.empty())
            {
                int tmp;
                tmp=s.top();
                res[tmp] = '$';
                s.pop();
            }
        }
        for (i = 0; i < len; i++)
            cout << str[i];
        cout << endl;
        for (i = 0; i < len; i++)
            cout << res[i];
        cout << endl;
    }
        
    
}

 

<think>好的,我需要帮用户解决关于北京工业大学机试编程的思路问题。首先,用户可能希望了解常见的解题方法和策略。根据引用[2],机试可能需要手写代码,所以代码的清晰和正确性很重要。我应该先总结一些通用的解题步骤,比如理解题目、分析输入输出、设计算法等。 接下来,用户可能需要具体的例子来理解如何应用这些方法。比如动态规划、贪心算法或者字符串处理等常见题型。引用[4]中提到哈希算法的问题,这可能涉及到处理大数据的情况,比如如何用哈希表来查找重复文件,这里可以举类似的例子,比如使用哈希来统计词频或者检测重复元素。 然后,用户可能关心代码实现时的注意事项,比如边界条件、时间复杂度优化等。比如在递归时注意栈溢出,或者如何减少不必要的循环。同时,根据引用[3],复习时要调整心态,可以和同学交流,这部分可能需要鼓励用户多练习,保持信心。 另外,用户可能需要了解北工大机试的具体题型或历年题目风格,但由于信息有限,可以建议参考常见的算法题库,如LeetCode或王道考研机试指南中的题目,并注重基础算法的掌握。 最后,生成相关问题时要围绕解题方法、常见题型、调试技巧等方面提问,帮助用户进一步深入思考。需要确保引用正确,比如引用[2]提到手写代码的情况,引用[4]中的哈希应用例子。 总结步骤: 1. 解题思路框架:理解问题、设计算法、代码实现、测试调试。 2. 举例说明不同算法题型的解法,如动态规划、字符串处理。 3. 强调代码规范、边界条件和优化技巧。 4. 提供练习建议和资源推荐。 5. 生成相关问题,引导用户深入思考。</think>### 北京工业大学机试编程思路解析 #### 一、通用解题框架 1. **问题理解与建模** - 仔细阅读题目,明确输入输出格式(例如整数范围、数据规模、特殊边界情况) - 将实际问题转化为数学/算法模型,例如: - 背包问题 → 动态规划 - 最短路径 → BFS/Dijkstra - 字符串匹配 → KMP/哈希 2. **算法设计** - 根据数据规模选择时间复杂度合适的算法: $$O(n^2) \text{算法适用于} n \leq 10^4,\quad O(n\log n) \text{适用于} n \leq 10^6$$ - 参考引用[4]中的哈希应用案例,类似大数据处理可考虑分治+哈希表 3. **代码实现技巧** - 使用清晰的变量命名(如`max_length`代替`ml`) - 对输入数据进行预校验(如检查数组是否为空) - 添加关键注释(特别是复杂逻辑段) #### 二、高频题型示例 **例1:动态规划(最大子序和)** ```python def max_subarray(nums): dp = [0] * len(nums) dp[0] = nums[0] for i in range(1, len(nums)): dp[i] = max(nums[i], dp[i-1] + nums[i]) return max(dp) ``` **核心思路**:状态转移方程$dp[i] = \max(nums[i], dp[i-1]+nums[i])$,时间复杂度$O(n)$ **例2:字符串处理(括号匹配验证)** ```python def is_valid(s): stack = [] mapping = {')':'(', ']':'[', '}':'{'} for char in s: if char in mapping.values(): stack.append(char) elif not stack or mapping[char] != stack.pop(): return False return not stack ``` **关键点**:利用栈结构实现$O(n)$时间复杂度,注意空栈异常处理 #### 三、调试与优化 1. **边界测试** - 空输入(如空字符串、空数组) - 极值测试(如最大数据规模) - 特殊数据(如全负数数组、全相同元素) 2. **时间复杂度优化** - 减少嵌套循环(可用哈希表替代线性查找) - 空间换时间(如记忆化搜索) - 引用[4]中大数据场景的分治策略 #### 四、练习建议 1. **推荐资源** - 《算法竞赛入门经典》基础算法章节 - LeetCode热门题目分类训练(搜索"北工大机试"相关题单) - 九度OJ历年考研真题 2. **代码规范** - 统一缩进(4空格) - 添加函数docstring说明 - 重要变量添加类型注释(Python3.5+)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值