codeup问题 B: Problem E

本文详细解析了一种用于判断表达式中括号是否正确匹配的算法。通过使用栈数据结构,该算法能够处理包括圆括号、方括号和花括号在内的多种括号类型,确保了表达式的语法正确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述
请写一个程序,判断给定表达式中的括号是否匹配,表达式中的合法括号为”(“, “)”, “[", "]“, “{“, ”}”,这三个括号可以按照任意的次序嵌套使用。

输入
有多个表达式,输入数据的第一行是表达式的数目,每个表达式占一行。

输出
对每个表达式,若其中的括号是匹配的,则输出”yes”,否则输出”no”。
样例输入

4
[(d+f)*{}]
[(2+3))
()}
[4(6]7)9

样例输出

yes
no
no
no

代码

#include <cstdio>
#include <stack>
#include <string>
#include <string.h>
using namespace std;

int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    char str[1000];
    stack<char> ops;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%s",str);
        int len=strlen(str);
        while(!ops.empty())ops.pop();
        int j;
        for(j=0;j<len;j++)
        {
            if(str[j]=='{'||str[j]=='['||str[j]=='(')
                ops.push(str[j]);
            else if(str[j]=='}')
            {
                if(ops.empty()||ops.top()!='{')
                {
                    printf("no\n");
                    break;
                }
                else
                    ops.pop();
            }
            else if(str[j]==']')
            {
                if(ops.empty()||ops.top()!='['){
                    printf("no\n");
                    break;
                }
                else
                    ops.pop();
            }
            else if(str[j]==')')
            {
                if(ops.empty()||ops.top()!='(')
                {
                    printf("no\n");
                    break;
                }
                else
                    ops.pop();
            }

        }
        if(ops.empty()&&j==len)
        printf("yes\n");
        else if(j==len&&!ops.empty())
            printf("no\n");
    }
    return 0;
}
以下是彩色图像的PSNRSSIMLPIPS和CIEDE2000评价算法的Matlab源码示例: 1. PSNR(峰值信噪比): ```matlab function psnr_value = PSNR(original, distorted) [M, N, ~] = size(original); mse = sum((original(:) - distorted(:)).^2) / (M * N * 3); max_value = max(original(:)); psnr_value = 10 * log10(max_value^2 / mse); end ``` 2. SSIM(结构相似性指数): ```matlab function ssim_value = SSIM(original, distorted) K1 = 0.01; K2 = 0.03; L = 255; C1 = (K1 * L)^2; C2 = (K2 * L)^2; original = double(original); distorted = double(distorted); mean_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original, 'valid'); mean_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted, 'valid'); var_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original.^2, 'valid') - mean_original.^2; var_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted.^2, 'valid') - mean_distorted.^2; cov_original_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original .* distorted, 'valid') - mean_original .* mean_distorted; ssim_map = ((2 * mean_original .* mean_distorted + C1) .* (2 * cov_original_distorted + C2)) ./ ((mean_original.^2 + mean_distorted.^2 + C1) .* (var_original + var_distorted + C2)); ssim_value = mean2(ssim_map); end ``` 3. LPIPS(感知相似性指标):需要下载并使用LPIPS库,源码和使用说明可在https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity 找到。 4. CIEDE2000(CIE 2000色差公式):需要下载并使用CIEDE2000库,源码和使用说明可在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46861-color-difference-cie-de2000 找到。 以上是基本的示例代码,用于评估图像质量的不同评价指标。你可以根据实际需求和图像数据进行适当的调整和修改。
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