乐扣简单题(20)js--有效的括号

本文介绍了如何使用JavaScript Array实现栈的基本操作,并展示了如何利用栈解决有效括号问题。通过实例演示了栈在编程中的实际应用,包括括号配对检查的算法实现。

是一个先进后出的数据结构,在JS中没有栈,但是可以用Array实现栈的所有功能,因此可以定义数组来模拟栈。

const stack=[];
stack.push(1);
stack.push(2);
const item1=stack.pop();
const item2=stack.pop();/*把数组最后一个元素pop出去,并且可以获取其值*/

有效括号的解决,可以采取新建一个栈,在遇到左括号的时候入栈,遇到和栈顶括号类型匹配的右括号出栈,类型不匹配时直接不合法,最后栈空合法,否则不合法

/**
 * @param {string} s
 * @return {boolean}
 */
var isValid = function(s) {
    const stack = [];
    for ( let i = 0 ; i < s.length ; i++){
    const f = s[i];
        if(f === '(' || f === '[' || f === '{') {
            stack.push(f);
        }else {
            const l = stack [stack.length - 1];
            if(
               (l==='(' && f===')')
            || (l==='[' && f===']')
            || (l==='{' && f==='}')
            ){
                stack.pop();
            }else {
                return false;
            }
        }
    }
    if(stack.length === 0) {
        return true;
    }else {
        return false
    }
};

搞定

但是要注意,在push完左边括号,识别到右边括号的时候,push左边括号的元素变成了栈顶元素,此时的s[i]应该是右边括号,也就是if语句做三次判断的时候,要注意栈顶元素和现在判断元素的顺序,不要写反了

<think>好的,我需要帮用户找到LeetCode第4的解法或解。用户提到了三个引用,其中引用[3]直接提到了LeetCode第4的C语言解,这可能最相关。首先,我应该先仔细看一下引用[3]的内容。 引用[3]中提到了两种方法:分治法和另一种可能的方法。分治法的思路是找到两个有序数组合并后的中位数,定位到位置K,即(m+n)/2。然后比较两个数组的K/2位置的元素,根据比较结果舍弃一部分元素,从而减少搜索范围。这种方法的时间复杂度是O(log(min(m,n))),比较高效。 用户的问是关于第4的解法,所以需要详细说明分治法的步骤,可能还需要提供代码示例。不过引用[3]是用C语言实现的,但用户可能需要其他语言的代码?不过根据用户提供的示例回答中的代码是Python,可能更倾向于Python解法。但引用中没有提供Python代码,所以可能需要自己转换。 另外,引用[3]还提到第二种方法,但未详细说明。可能是指双指针法或者二分查找的其他变种?或者合并数组后直接找中位数,但这种方法时间复杂度是O(m+n),不够高效,所以分治法是更优的选择。 现在需要组织回答的结构,确保符合用户的要求:结构清晰,分步骤说明,使用正确的中文和LaTeX格式。需要包括方法描述、思路、时间复杂度分析,可能还要代码实现。同时,根据用户提供的引用,需要添加引用标记[^3]在相关部分。 此外,用户示例中的相关问部分生成了三个问,这里也需要生成相关问。例如,分治法的优化点、时间复杂度的计算、如何处理数组长度奇偶性等。 可能需要注意的地方:LeetCode第4的中位数定义,当合并数组长度为偶数时取中间两个数的平均值。分治法需要处理这一情况,同时确保索引正确,避免越界。在代码实现中需要处理数组长度的问,比如保证第一个数组长度较短,以简化逻辑。 总结步骤: 1. 介绍问:寻找两个有序数组的中位数,要求O(log(m+n))时间复杂度。 2. 分治法思路:递归比较两个数组的k/2元素,排除不可能的部分。 3. 代码实现(Python),并解释关键步骤。 4. 复杂度分析。 5. 相关问生成。</think>### LeetCode第4:寻找两个有序数组的中位数解 #### 目描述 给定两个大小分别为$m$和$n$的有序数组`nums1`和`nums2`,要求找出这两个数组合并后的中位数,且时间复杂度需为$O(\log(m+n))$[^3]。 --- #### 方法一:分治法(二分搜索优化) **思路** 1. **问转化**:将寻找中位数转化为寻找第$k$小的元素。若合并后数组长度为奇数,则$k=(m+n)/2+1$;若为偶数,则需找到第$k_1=(m+n)/2$和$k_2=(m+n)/2+1$的元素取平均值。 2. **分治策略**:每次比较两个数组中第$k/2$个元素,舍弃较小值所在数组的前$k/2$个元素,逐步缩小搜索范围。 3. **边界处理**: - 若某一数组为空,直接从另一数组取第$k$个元素。 - 若$k=1$,直接比较两数组首元素的最小值。 **代码实现** ```python def findMedianSortedArrays(nums1, nums2): def get_kth_element(k): idx1, idx2 = 0, 0 while True: # 处理数组越界情况 if idx1 == m: return nums2[idx2 + k - 1] if idx2 == n: return nums1[idx1 + k - 1] if k == 1: return min(nums1[idx1], nums2[idx2]) # 计算新的比较位置 new_idx1 = min(idx1 + k//2 - 1, m - 1) new_idx2 = min(idx2 + k//2 - 1, n - 1) pivot1, pivot2 = nums1[new_idx1], nums2[new_idx2] # 排除不可能的部分 if pivot1 <= pivot2: k -= new_idx1 - idx1 + 1 idx1 = new_idx1 + 1 else: k -= new_idx2 - idx2 + 1 idx2 = new_idx2 + 1 m, n = len(nums1), len(nums2) total = m + n if total % 2 == 1: return get_kth_element(total // 2 + 1) else: return (get_kth_element(total // 2) + get_kth_element(total // 2 + 1)) / 2 ``` **时间复杂度分析** 每次递归将$k$减少一半,因此时间复杂度为$O(\log(m+n))$[^3]。 --- #### 关键点说明 1. **索引控制**:通过`new_idx1`和`new_idx2`确保不越界。 2. **舍弃策略**:若`nums1[k/2-1] < nums2[k/2-1]`,则`nums1`的前$k/2$个元素不包含第$k$小的元素,可直接跳过。 3. **奇偶处理**:根据合并数组长度的奇偶性,调整$k$的取值。 ---
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