20. 有效的括号 golang(2)

本文介绍了一种使用ASCII码和栈数据结构来判断括号是否正确配对的方法。通过将左括号转化为特定ASCII码并压入栈中,再与右括号进行匹配,实现字符串括号的有效验证。

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ASCII码来处理

第一种方法使用了栈的包,这种方式使用了ASCII码处理,但是,做题的时候还是需要查
//ASCII码 {123 }125 (40 )41 [91 ]93

func isValid(s string) bool {
    size := len(s)

    stack := make([]byte, size)
    top := 0 
    for i:=0; i<size; i++ {
        c := s[i]
        switch c {
            //ASCII码 {123  }125   (40   )41   [91    ]93 
            case '(':
                stack[top] = c + 1 
                top++
            case '[':
                stack[top] = c + 2
                top++
            case '{':
                stack[top] = c + 2
                top++
            case ')','}',']':
                if top > 0 && stack[top-1] == c {
                    top--
                } else {
                    return false
                }
        }
    }

    return top == 0
}
### Golang 中使用正则表达式提取括号内内容 在 Golang 的 `regexp` 包中,可以通过定义合适的正则表达式模式并调用相应方法来实现对括号内内容的提取。以下是具体实现方式: #### 正则表达式的构建 为了匹配括号内的内容,可以采用如下形式的正则表达式:`\((.*?)\)` 或者 `\[(.*?)\]`。这里的 `(.*?)` 是一个捕获组,用于捕获括号内部的内容[^1]。 对于圆括号的情况,完整的正则表达式为: ```go reg := regexp.MustCompile(`\((.*?)\)`) ``` 而对于方括号的情况,则可写成: ```go reg := regexp.MustCompile(`\[([^\]]*)\]`) ``` 上述两种情况分别适用于不同的括号类型。注意转义字符 `\` 的作用是对特殊字符进行转义处理,使其被当作普通字符对待。 #### 提取括号内内容的具体代码示例 下面是一个具体的例子,展示如何通过 Go 语言中的正则表达式库提取括号内的值: ```go package main import ( "fmt" "regexp" ) func main() { text := "这是一个测试字符串 (带有圆括号的内容) 和另一个 [带方括号的内容]" // 定义针对圆括号的正则表达式 regParentheses := regexp.MustCompile(`\((.*?)\)`) matchesParentheses := regParentheses.FindAllStringSubmatch(text, -1) for _, match := range matchesParentheses { fmt.Println("圆括号内的内容:", match[1]) } // 定义针对方括号的正则表达式 regSquareBrackets := regexp.MustCompile(`\[([^\]]*)\]`) matchesSquareBrackets := regSquareBrackets.FindAllStringSubmatch(text, -1) for _, match := range matchesSquareBrackets { fmt.Println("方括号内的内容:", match[1]) } } ``` 此程序会输出两个部分的结果——分别是圆括号和方括号内的内容[^2]。 #### 输出结果分析 运行以上代码后,将会得到以下输出: ``` 圆括号内的内容: 带有圆括号的内容 方括号内的内容: 带方括号的内容 ``` 这表明我们成功地从原始字符串中提取出了不同类型的括号所包围的部分。 --- ### 注意事项 当遇到嵌套括号或者更复杂的场景时,简单的正则可能无法满足需求。此时需考虑更加高级的技术手段,比如解析器或递归下降算法等[^3]。
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