[Leetcode] 20. Valid Parentheses 解题报告

括号匹配验证
本文介绍了一种使用栈来判断括号是否正确配对的有效方法。通过遍历输入字符串,遇到左括号则压栈,遇到右括号时检查栈顶元素是否与其匹配,若匹配则出栈。最终检查栈是否为空确定括号是否全部正确闭合。

题目

Given a string containing just the characters '('')''{''}''[' and ']', determine if the input string is valid.

The brackets must close in the correct order, "()" and "()[]{}" are all valid but "(]" and "([)]" are not.

思路

        栈的典型应用。定义一个存放字符的栈,然后遍历字符串。如果碰到左括弧则进栈,遇到右括弧则和栈顶元素匹配,如果匹配成功则弹栈,否则返回false。最后检查栈是否刚好为空。该算法时间复杂度为O(n),空间复杂度最多为O(n)(以所有字符都是由左括弧构成的情况为例)。


代码

class Solution {
public:
    bool isValid(string s) {
        stack<char> st;
        for(int i = 0; i < s.length(); ++i)
        {
            if(s[i] == '(' || s[i] == '[' || s[i] == '{')
            {
                st.push(s[i]);
            }
            else
            {
                if(st.empty())
                    return false;
                if(s[i] == ')')
                {
                    if(st.top() == '(')     st.pop();
                    else                    return false;
                }
                else if(s[i] == ']')
                {
                    if(st.top() == '[')     st.pop();
                    else                    return false;
                }
                else
                {
                    if(st.top() == '{')     st.pop();
                    else                    return false;
                }
            }
        }
        return st.empty();
    }
};



本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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