Generate Parentheses

本文介绍了一种使用递归算法生成所有有效括号组合的方法。通过跟踪左右括号的数量来构建有效序列,并将这些序列添加到结果列表中。文章详细展示了递归函数的工作原理及其调用过程。

递归解决,传入参数有:左括号数目lc,右括号数目rc,当前字符串temp,题目的参数n,返回的list

当lc==n时,后面全部加右括号,add到list

当lc>rc时,只能加右括号,即generate(lc,rc+1,temp+")",n,ret);

其他情况,既可以加左括号,也可以加右括号。

public ArrayList<String> generateParenthesis(int n) {
        ArrayList<String> ret = new ArrayList<String>();
        generate(0,0,"",n,ret);
        return ret;
    }
    
    void generate(int lc,int rc,String temp,int n,ArrayList<String> ret){
        if(lc == n){
            for(int i = 0;i<n-rc;i++){
                temp += ")";
            }
            ret.add(temp);
            return;
        }
        generate(lc+1,rc,temp+"(",n,ret);
        if(lc > rc){
            generate(lc,rc+1,temp+")",n,ret);
        }
    }



电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型”展开,基于Matlab代码实现,旨在应对电动汽车大规模接入电网带来的不确定性挑战。通过构建分布式鲁棒优化模型,充分考虑电动汽车充电负荷的随机性与波动性,在保证电网安全稳定运行的前提下,优化调度方案以降低运行成本、提升能源利用效率。文中结合博士论文复现背景,详细阐述了模型构建、算法设计及仿真验证过程,并提供了完整的代码资源支持,体现了较强的理论深度与工程实践价值。此外,文档还列举了大量相关研究主题,涵盖微电网优化、需求响应、储能调度等多个方向,突出其在综合能源系统优化中的典型应用场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能电网调度等相关领域的工程技术人员;尤其适合开展电动汽车调度、鲁棒优化建模等课题研究的高年级本科生与博士生。; 使用场景及目标:①复现并深入理解电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度方法;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与求解技巧;③为科研论文撰写、课题申报及实际项目开发提供算法参考与代码基础;④拓展至其他分布鲁棒优化问题的研究与应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块学习,重点理解目标函数构建、不确定集合设定、ADMM等分布式求解算法的实现逻辑。同时可参照文档中列出的相关案例进行对比分析,提升综合建模能力。注意区分集中式与分布式优化架构差异,加强对鲁棒性与计算效率平衡的理解。
#include <cassert> /// for assert #include <iostream> /// for I/O operation #include <vector> /// for vector container /** * @brief Backtracking algorithms * @namespace backtracking */ namespace backtracking { /** * @brief generate_parentheses class */ class generate_parentheses { private: std::vector<std::string> res; ///< Contains all possible valid patterns void makeStrings(std::string str, int n, int closed, int open); public: std::vector<std::string> generate(int n); }; /** * @brief function that adds parenthesis to the string. * * @param str string build during backtracking * @param n number of pairs of parentheses * @param closed number of closed parentheses * @param open number of open parentheses */ void generate_parentheses::makeStrings(std::string str, int n, int closed, int open) { if (closed > open) // We can never have more closed than open return; if ((str.length() == 2 * n) && (closed != open)) { // closed and open must be the same return; } if (str.length() == 2 * n) { res.push_back(str); return; } makeStrings(str + ')', n, closed + 1, open); makeStrings(str + '(', n, closed, open + 1); } /** * @brief wrapper interface * * @param n number of pairs of parentheses * @return all well-formed pattern of parentheses */ std::vector<std::string> generate_parentheses::generate(int n) { backtracking::generate_parentheses::res.clear(); std::string str = "("; generate_parentheses::makeStrings(str, n, 0, 1); return res; } } // namespace backtracking /** * @brief Self-test implementations * @returns void */ static void test() { int n = 0; std::vector<std::string> patterns; backtracking::generate_parentheses p; n = 1; patterns = {{"()"}}; assert(p.generate(n) == patterns); n = 3; patterns = {{"()()()"}, {"()(())"}, {"(())()"}, {"(()())"}, {"((()))"}}; assert(p.generate(n) == patterns); n = 4; patterns = {{"()()()()"}, {"()()(())"}, {"()(())()"}, {"()(()())"}, {"()((()))"}, {"(())()()"}, {"(())(())"}, {"(()())()"}, {"(()()())"}, {"(()(()))"}, {"((()))()"}, {"((())())"}, {"((()()))"}, {"(((())))"}}; assert(p.generate(n) == patterns); std::cout << "All tests passed\n"; } /** * @brief Main function * @returns 0 on exit */ int main() { test(); // run self-test implementations return 0; } 解释一下这段代码?
03-08
<think>好的,我现在要仔细看一下用户提供的这段C++代码,并尝试理解它的功能和实现方式。首先,用户希望我解释这段代码,所以我要逐部分分析,确保自己理解每个部分的作用,然后再组织语言进行解释。 首先,代码的开头包含了几个头文件:cassert、iostream和vector。这些头文件分别用于断言、输入输出以及使用vector容器。接下来是一个名为backtracking的命名空间,里面定义了一个generate_parentheses类。这个类的目的是生成所有有效的括号组合,应该是通过回溯算法实现的。 类中有私有成员变量res,这是一个存储字符串的vector,用来保存所有可能的有效括号组合。还有一个私有成员函数makeStrings,它接受当前构建的字符串str、括号对的数量n、已闭合的括号数closed和已打开的括号数open。这个函数应该是递归生成括号的核心部分。 公有函数generate是接口,调用它来生成结果。在generate函数中,首先清空res,然后初始化str为"(",接着调用makeStrings开始递归生成。初始时closed是0,open是1,因为第一个字符是左括号。 接下来看makeStrings函数的实现。函数中有几个条件判断: 1. 如果closed超过open,说明闭合括号比打开的多,这种情况无效,直接返回。 2. 如果当前字符串长度等于2n(即总括号数)但closed不等于open,说明没有正确闭合,也返回。 3. 如果长度正确且闭合数等于打开数,就将该字符串加入结果res中。 4. 否则,递归调用自身,分别尝试添加闭合括号和打开括号。 这里需要注意的是,递归调用的顺序是先闭合后打开?或者顺序是否有影响?比如,在当前的makeStrings函数中,第一次调用是添加闭合括号,参数closed+1,而第二次调用是添加打开括号,open+1。但这里可能有个疑问:在初始调用时,str是"(", open是1,closed是0。递归的时候,先尝试添加闭合括号,再添加打开括号。这样可能导致生成顺序的不同,但可能不影响结果的正确性,因为无论先处理闭合还是打开,只要所有可能的情况都被覆盖即可。 接着是测试函数test(),它使用assert来验证生成的括号组合是否正确。例如,当n=1时,结果应该是{"()"};n=3时,有5种组合,n=4时有14种组合。这些测试用例用来验证算法的正确性。 主函数main调用test(),并返回0。 现在,我需要确认这个算法是否正确地生成所有可能的有效括号组合。比如,当n=3时,生成的结果是否覆盖了所有可能的情况。比如,是否有重复或者遗漏的情况? 另一个需要注意的点是,在generate函数中,初始字符串是"(",然后调用makeStrings。而makeStrings在递归时,先尝试添加闭合括号,然后再添加打开括号。这可能影响生成顺序,但最终结果是否正确? 例如,当n=3时,第一次调用是str="(", open=1,closed=0。然后递归调用先添加闭合括号,此时closed=1,open=1,继续递归。当字符串长度达到6时,如果闭合和打开数相等,就保存结果。这个过程是否覆盖所有可能的情况? 此外,关于递归的条件,当closed超过open时直接返回,这可以剪枝无效的情况,例如像"())"这样的组合会被提前终止,避免无效的递归路径,从而提高效率。 总结来说,这段代码使用回溯算法,通过递归生成所有可能的括号组合,并在递归过程中通过条件判断剪枝无效的分支,从而确保生成的括号都是有效的。测试用例验证了算法的正确性。 不过,可能需要注意的是,在生成过程中,是否有可能出现重复的情况?例如,不同的递归路径是否会导致相同的字符串被多次添加?根据条件判断,每个递归步骤都是基于当前字符串添加左或右括号,而每次递归的选择路径是唯一的,所以不会生成重复的组合。因为每次递归的选择都是基于当前状态的不同操作,所有不同的路径生成不同的字符串,所以结果不会有重复。这应该是正确的。 因此,这段代码的结构是正确的,能够正确生成所有有效的括号组合,并且通过测试用例验证了其正确性。</think>这段代码使用回溯算法生成所有有效的$n$对括号组合。以下是详细解析: $\boxed{代码结构}$ - **头文件**:包含断言测试、I/O操作和向量容器 - **命名空间**:`backtracking`封装核心算法 - **类结构**: - `generate_parentheses`类包含结果容器和递归核心方法 - 私有方法`makeStrings`负责构建字符串 - 公有方法`generate`是入口接口 $\boxed{核心算法流程}$ 1. **初始条件**:首个字符必为左括号`(`,初始状态为已打开1个括号 $$\text{初始参数:str="(", open=1, closed=0}$$ 2. **递归终止条件**: - **条件1**:闭合数 > 打开数 → 立即剪枝(无效组合) - **条件2**:长度达标但闭合数≠打开数 → 丢弃 - **条件3**:长度达标且闭合=打开 → 存入结果集 3. **递归扩展**: $$\begin{cases} \text{添加右括号:closed+1} \\ \text{添加左括号:open+1} \end{cases}$$ 每次递归都会生成新的分支路径 $\boxed{时间复杂度}$ - 最坏情况复杂度:$O(2^{2n})$(通过剪枝优化实际复杂度为卡特兰数$C_n$) - 空间复杂度:$O(n)$(递归栈深度) $\boxed{示例验证}$ - 当$n=3$时生成5种组合: ```python ["()()()", "()(())", "(())()", "(()())", "((()))"] ``` - 测试用例通过断言验证$n=1/3/4$的结果正确性 $\boxed{算法特点}$ - **剪枝优化**:提前终止无效路径(如闭合数超过打开数) - **深度优先搜索**:通过递归优先构建完整字符串 - **结果无重复**:不同递归路径生成唯一组合 该实现通过系统化的回溯过程,高效生成所有合法括号组合,是经典回溯算法的典型应用。
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