[Leetcode] 22. Generate Parentheses 解题报告

本文介绍了一种使用回溯法生成所有合法括号组合的方法。针对输入的整数 n,生成 n 对括号的所有有效组合。文章详细解释了合法括号组合的特点及如何通过递归实现这一过程。

题目

Given n pairs of parentheses, write a function to generate all combinations of well-formed parentheses.

For example, given n = 3, a solution set is:

[
  "((()))",
  "(()())",
  "(())()",
  "()(())",
  "()()()"
]

思路

        由于涉及到返回一个集合,所以可以很自然地想到回溯法。通过观察发现,所谓合法的括弧对字符串,就是它包含相等的左右括弧,并且在其任何一个前缀子串中,左括弧的个数都大于等于右括弧的个数。根据这一观察,可以分别设定深搜+回溯中返回、递归的条件。具体见代码。


代码

class Solution {
public:
    vector<string> generateParenthesis(int n) {
        vector<string> ret;
        if(n == 0)      
            return ret;
        string line;
        generateParenthesis(ret, line, 0, 0, n);
        return ret;
    }
private:
    void generateParenthesis(vector<string>& ret, string& line, int left, int right, int n)
    {
        if(left > n)
            return;
        if(left == n && right == n)
        {
            ret.push_back(line);
            return;
        }
        if(left == right)       // we can only add '('
        {
            line += '(';
            generateParenthesis(ret, line, left + 1, right, n);
            line.pop_back();
        }
        else if(left > right)   // we can add both '(' and ')'
        {
            line += '(';
            generateParenthesis(ret, line, left + 1, right, n);
            line.pop_back();
            line += ')';
            generateParenthesis(ret, line, left, right + 1, n);
            line.pop_back();
        }
    }
};


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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