栈之应用---括号匹配

括号匹配算法解析
一、括号匹配的四种可能性:

①左右括号配对次序不正确

②右括号多于左括号

③左括号多于右括号

④左右括号匹配正确


二、测试代码

char a[] = "(())abc{[(])}" ; // 左右括号次序匹配不正确

char b[] = "(()))abc{[]}" ; // 右括号多于左括号
char c[] = "(()()abc{[]}" ; // 左括号多于右括号
char d[] = "(())abc{[]()}" ; // 左右括号匹配正确 


三、大概思路

1、判单是否是括号

      ------->不是括号------------>跳转至循环控制条件部分

      ------->是括号

                    如果是左括号---->入栈

                    右括号比较str[i]与栈顶元素(非空)--------->匹配------->出栈

                                                                     ------->不匹配------>括号次序有问题

                     栈顶为空---------->右括号多

2、比较退出------>栈中为空-------->完全匹配

                    栈中非空-------->左括号多余右括号 


四、程序代码

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<iostream>
#include<stack>
#include<assert.h>
using namespace std;
bool IsMatchBrackets(char c)//判断是否为括号
{
	if (c == '(' || c == ')' || c == '{' || c == '}'
		|| c == '<' || c == '>' || c == '[' || c == ']')
		return true;
	return false;
}
bool MatchBrackets(char*pStr)
{
	assert(pStr);//判断传过来的字符串是否为空
	stack<char> s;
	size_t len = strlen(pStr);
	for (int i = 0; i < len; ++i)
	{
		if (false ==IsMatchBrackets(pStr[i]))//不是括号的情况
		{
			continue;
		}
		else//判断是括号的问题
		{
			//左括号
			if (pStr[i] == '(' || pStr[i] == '{' || pStr[i] == '['
				|| pStr[i] == '<')
				s.push(pStr[i]);
			else//右括号
			{
				if (s.empty())//判断栈中为空
				{
					cout << "右括号多余左括号" << endl;
					return 0;
				}

				else//非空
				{
					if ((pStr[i] == ')'&&s.top() == '(')
						|| (pStr[i] =='}'&&s.top() == '{')
						||(pStr[i] == ']'&&s.top() == '[')
						||(pStr[i] == '>'&&s.top() == '<'))//括号匹配
					{
						cout << "完全匹配" << endl;
						s.pop();
						//return true;
					}
					else//括号不匹配
					{
						cout << "括号次序有问题" << endl;
						return false;
					}
				}
			}
		}

	}
	if (true ==s.empty())
	{
		cout << "完全匹配" << endl;
		return true;
	}
	else
	{
		cout << "左括号多于右括号" << endl;
		return false;
	}
}
int main()
{
	char a[] = "(())abc{[(])}"; // 左右括号次序匹配不正确
	char b[] = "(()))abc{[]}"; // 右括号多于左括号
	char c[] = "(()()abc{[]}"; // 左括号多于右括号
	char d[] = "(())abc{[]()}"; // 左右括号匹配正确
	MatchBrackets(a);
	MatchBrackets(b);
	MatchBrackets(c);
	MatchBrackets(d);
	system("pause");
	return 0;
}

 
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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