LeetCode No.20 有效的括号

本文介绍了一种使用栈数据结构来判断括号字符串是否有效的算法。该算法适用于包含圆括号'()',方括号'[]',大括号'{}

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:

左括号必须用相同类型的右括号闭合。
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

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/valid-parentheses
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class Solution {
public:
    bool isValid(string s) {
      if(s.size()%2!=0)
        return false;
       stack<char> x;
      for(int i=0;i<s.size();++i)
      {
        if (x.empty()&&(s[i]=='['||s[i]=='{'||s[i]=='('))
          x.push(s[i]);
      else  if (x.empty()&&(s[i]==']'||s[i]=='}'||s[i]==')'))
         return false;
      else   if(!x.empty()&&(s[i]=='['||s[i]=='{'||s[i]=='('))
           x.push(s[i]);
        else if(!x.empty()&&(s[i]==']'||s[i]=='}'||s[i]==')'))
        {if(x.top()=='('&&s[i]==')')
          x.pop();
         else if(x.top()=='['&&s[i]==']')
          x.pop();
         else if(x.top()=='{'&&s[i]=='}')
          x.pop();
      }
      }
    
        if(!x.empty())
          return false;
        else
          return true;
    }
};
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
### 使用Python自带库在LeetCode上解题 #### 利用`heapq`处理堆操作 对于涉及堆的数据结构问题,可以借助Python的标准库`heapq`来简化开发过程。此库提供了丰富的函数用于最小堆的操作,极大地方便了开发者快速实现高效算法[^2]。 ```python import heapq def findKthLargest(nums, k): heap = [] for num in nums: heapq.heappush(heap, num) if len(heap) > k: heapq.heappop(heap) return heap[0] ``` 这段代码展示了如何使用`heapq`求解第k大元素的问题。通过维护一个大小不超过k的小根堆,在遍历结束后堆顶即为目标值。 #### 应用内置函数加速字符串处理 许多字符串相关的题目可以通过调用Python内建的方法得到简洁高效的解答方案。比如要验证括号有效性(LeetCode No.20),就可以充分利用栈的思想加上字符串方法完成: ```python class Solution(object): def isValid(self, s): bracket_map = {"(": ")", "[": "]", "{": "}"} open_brackets = set(bracket_map.keys()) stack = [] for char in s: if char in open_brackets: stack.append(char) elif not stack or bracket_map[stack.pop()] != char: return False return not stack ``` 这里运用到了字典映射以及列表模拟栈的方式来进行匹配检测,不仅逻辑清晰而且性能优越。 #### 运用数学运算优化数值类问题 当面对一些简单的算术计算或者特定模式识别的任务时,直接采用Python提供的基本运算符往往能获得意想不到的效果。例如解决回文数判定(LeetCode No.9),只需要几行代码就能搞定: ```python class Solution: def isPalindrome(self, x: int) -> bool: str_x = str(x) reversed_str_x = str_x[::-1] return str_x == reversed_str_x ``` 该片段巧妙地转换成字符串形式再反向比较,既直观又易于理解。
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