浅析LeetCode之“有效的括号”

博客围绕判断只含括号的字符串是否有效展开。有效字符串要求左括号用相同类型右括号闭合且顺序正确,空字符串也有效。解答采用栈存储元素,根据输入括号类型进行入栈、判断匹配等操作,最后根据栈是否为空输出结果。

题目描述:

给定一个只包括 '('')''{''}''['']' 的字符串,判断字符串是否有效。

有效字符串需满足:

  1. 左括号必须用相同类型的右括号闭合。
  2. 左括号必须以正确的顺序闭合。

注意空字符串可被认为是有效字符串。

示例 1:

输入: "()"
输出: true

示例 2:

输入: "()[]{}"
输出: true

示例 3:

输入: "(]"
输出: false

示例 4:

输入: "([)]"
输出: false

示例 5:

输入: "{[]}"
输出: true

解答:

解题思路:用栈存储输入元素,当输入为 ' ( ' 、' [ ' 、' { '时可直接将其入栈;当输入为' ) '、' ] '、' } '就需要作出判断,首先判断当前栈是否为空(很重要!),若栈为空直接输出false,若不为空再将其与栈顶字符作比较,看栈顶元素是否为对应的 ' ) ' 或 ' ] ' 或 ' } ',是则弹出栈顶元素(表示匹配成功),否则直接输出false。最后查看栈是否为空,若不为空则证明还有未匹配成功的字符,此时输出false,若为空则证明所有字符都已匹配成功,此时输出true。

源代码:

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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