Leetcode-Stack-Easy(20, 155, 225, 232)

本文介绍如何使用栈进行括号匹配验证,并提供两种不同的实现方式。此外,还展示了如何利用队列和栈的基本操作实现栈和队列的功能,包括关键方法如push、pop、top等。
  1. Valid Parentheses
    Given a string s containing just the characters ‘(’, ‘)’, ‘{’, ‘}’, ‘[’ and ‘]’, determine if the input string is valid.
    对string遍历,左括号压栈,右括号检测栈不为空,且pop出来的是配对的符号,否则无效return false
//1 ms,37.2 MB
class Solution1 {
    public boolean isValid(String s) {
        Stack<Character> stack = new Stack<>();
        
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            char c = s.charAt(i);
            switch(c) {
                case ')':
                  if(stack.isEmpty() || stack.pop()!='('){return false;}
                  break;
                case '}':
                    if(stack.isEmpty() || stack.pop()!='{'){return false;}
                    break;
                case ']':
                    if(stack.isEmpty() || stack.pop()!='['){return false;}
                    break;
                default:
                  stack.push(c);
            }
        }
        return stack.isEmpty();
    }
}

用HashMap记录的方法如下

//1 ms,37.2 MB
class Solution2 {
    public boolean isValid(String s) {
        Stack<Character> stack = new Stack<>();
        Map<Character,Character> map = new HashMap<>();
        map.put('(',')');
        map.put('{','}');
        map.put('[',']');
        
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            char c = s.charAt(i);
            if(map.containsKey(c)){
                stack.push(c);
            }else{
                if(!stack.isEmpty()){
                   if(c!=map.get(stack.pop())){
                       return false;
                   }
                }else{
                    return false;
                }
            }
        }
        return stack.isEmpty();
    }
}
  1. Min Stack
/**
 * ArrayList用来遍历更新最小值,因此pop()时间复杂度是O(n),其余操作为O(1)
 */
class MinStack {
    private Stack<Integer> stackData;
    private ArrayList<Integer> listData;
    private int min;

    /** initialize your data structure here. */
    public MinStack() {
        stackData = new Stack<Integer>();
        listData = new ArrayList<Integer>();
        min = Integer.MAX_VALUE;
    }
    
    public void push(int x) {
        stackData.push(x);
        listData.add(x);
        if(x<min){
            min = x;
        }
    }
    
    public void pop() {
        int item=stackData.pop();
        if(listData.size()>0){
            listData.remove(listData.size()-1);
            min = Integer.MAX_VALUE;
            for(int i=0;i<listData.size();i++){
                if(min>listData.get(i)){
                    min=listData.get(i);
                }
            }
        }
    }
    
    public int top() {
       return stackData.peek(); 
    }
    
    public int getMin() {
        return min;
    }
}
/**
 * 神奇的算法:用min作为最小栈来记录,如果新入元素比顶端元素小就进,否则进顶端元素
 * num和min元素数量保持一致
 */
class MinStack {
    Stack<Integer> num;
    Stack<Integer> min;

    /** initialize your data structure here. */
    public MinStack() {
        num = new Stack<Integer>();
        min = new Stack<Integer>();
    }
    
    public void push(int x) {
        num.push(x);
        if(min.empty() || x<min.peek()){
            min.push(x);
        }else{
            min.push(min.peek());
        }
    }
    
    public void pop() {
        num.pop();
        min.pop();
    }
    
    public int top() {
        return num.peek();
    }
    
    public int getMin() {
        return min.peek();
    }
}

  1. Implement Stack using Queues
    void push(int x) Pushes element x to the top of the stack.
    int pop() Removes the element on the top of the stack and returns it.
    int top() Returns the element on the top of the stack.
    boolean empty() Returns true if the stack is empty, false otherwise.
    Notes:
    You must use only standard operations of a queue, which means only push to back, peek/pop from front, size, and is empty operations are valid.
    Depending on your language, the queue may not be supported natively. You may simulate a queue using a list or deque (double-ended queue), as long as you use only a queue’s standard operations.
/**
 * 直白的思路:q记录所有元素,temp打辅助
 * 0 ms	36.8 MB 
 */
class MyStack {
    Queue<Integer> q;
    Queue<Integer> temp;

    /** Initialize your data structure here. */
    public MyStack() {
        q = new LinkedList<>();
        temp = new LinkedList<>();
    }
    
    /** Push element x onto stack. */
    public void push(int x) {
        q.offer(x);
    }
    
    /** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
    public int pop() {
        while(q.size()>1){
            temp.offer(q.poll());
        }
        int rtn = q.poll();
        q=temp;
        temp=new LinkedList<Integer>();
        return rtn;
    }
    
    /** Get the top element. */
    public int top() {
         while(q.size()>1){
            temp.offer(q.poll());
        }
        int rtn = q.poll();
        q=temp;
        q.offer(rtn);
        temp=new LinkedList<Integer>();
        return rtn;
    }
    
    /** Returns whether the stack is empty. */
    public boolean empty() {
        return q.isEmpty();
    }
}
/**
 * 神奇的思路:q记录所有元素,push方法中保证新入元素在队列首
 * 0 ms	36.9 MB 
 */
class MyStack {
    Queue<Integer> q = new LinkedList<>();;

    /** Push element x onto stack. */
    public void push(int x) {
        q.offer(x);
        for(int i=0;i<q.size()-1;i++){
            q.offer(q.poll());
        }
    }
    
    /** Removes the element on top of the stack and returns that element. */
    public int pop() {
       return q.poll();
    }
    
    /** Get the top element. */
    public int top() {
       return q.peek();
    }
    
    /** Returns whether the stack is empty. */
    public boolean empty() {
        return q.isEmpty();
    }
}
  1. Implement Queue using Stacks
    void push(int x) Pushes element x to the back of the queue.
    int pop() Removes the element from the front of the queue and returns it.
    int peek() Returns the element at the front of the queue.
    boolean empty() Returns true if the queue is empty, false otherwise.
    Notes:
    You must use only standard operations of a stack, which means only push to top, peek/pop from top, size, and is empty operations are valid.
    Depending on your language, the stack may not be supported natively. You may simulate a stack using a list or deque (double-ended queue) as long as you use only a stack’s standard operations.
/**
 * 直白的思路:stack记录所有元素,temp打辅助
 * 0 ms	37.2 MB
 */
class MyQueue {
    Stack<Integer> stack = new Stack<>();
    Stack<Integer> temp = new Stack<>();
    
    /** Initialize your data structure here. */
    public MyQueue() {        
    }
    
    /** Push element x to the back of queue. */
    public void push(int x) {
        stack.push(x);
    }
    
    /** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
    public int pop() {
        while(!stack.isEmpty()){
            temp.push(stack.pop());
        }
        int rtn = temp.pop();
        while(!temp.isEmpty()){
            stack.push(temp.pop());
        }
        return rtn;
    }
    
    /** Get the front element. */
    public int peek() {
        while(!stack.isEmpty()){
            temp.push(stack.pop());
        }
        int rtn = temp.peek();
        while(!temp.isEmpty()){
            stack.push(temp.pop());
        }
        return rtn;
    }
    
    /** Returns whether the queue is empty. */
    public boolean empty() {
        return stack.isEmpty();
    }
}
/**
 * 神奇的思路:stack用来记录进来的元素,helper负责出去的元素,peek()保证了helper里有内容,代码简洁一些
 * 0 ms	36.6 MB
 */
class MyQueue {
    Stack<Integer> stack = new Stack<>();
    Stack<Integer> helper = new Stack<>();

    /** Initialize your data structure here. */
    public MyQueue() {
        
    }
    
    /** Push element x to the back of queue. */
    public void push(int x) {
        stack.push(x);
    }
    
    /** Removes the element from in front of queue and returns that element. */
    public int pop() {
        peek();
        return helper.pop();
    }
    
    /** Get the front element. */
    public int peek() {
        if(helper.isEmpty()){
            while(!stack.isEmpty()){
                helper.push(stack.pop());
            }
        }
        return helper.peek();
    }
    
    /** Returns whether the queue is empty. */
    public boolean empty() {
        return stack.isEmpty()&&helper.isEmpty();
    }
}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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