Generate Parentheses

最新推荐文章于 2024-01-18 13:52:44 发布
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分类专栏： leetcode
本文介绍了使用深度优先搜索算法生成指定数量的合法括号组合的方法，并提供了代码实现。

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

class Solution {
public:
    vector<string> generateParenthesis(int n) 
    {
        vector<string> result;
        if(n > 0)
            dfs(result,"",n,n);
        return result;
    }
    
    void dfs(vector<string> &result,string cur,int left,int right)
    {
        if(left==0 && right ==0)
            result.push_back(cur);
        
        if(left > 0)
            dfs(result,cur+"(",left-1,right);
        if(left<right && right>0)
            dfs(result,cur+")",left,right-1);

    }
};

参考了 http://www.shangxueba.com/jingyan/1837405.html
Leetcode22. Generate Parentheses（生成有效的括号组合）
冷血之心的博客
07-10 1930
输入一个正整数N，打印出所有符合要求的括号组合。
Leetcode 22. Generate Parentheses - 生成指定数量的有效圆括号，比如输入2，输出()()、(())
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
04-11 691
Leetcode 22. Generate Parentheses - 生成指定数量的有效圆括号，比如输入2，输出()()、(())
22. Generate Parentheses
weixin_58286631的博客
05-10 174
Givennpairs of parentheses, write a function togenerate all combinations of well-formed parentheses. Input: n = 3 Output: ["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"] We are dfs on a search tree. Well-formed parentheses have to fulfill 2 conditio...
22. Generate Parentheses*
同销万古愁的博客
08-24 225
题目： Givennpairs of parentheses, write a function togenerate all combinations of well-formed parentheses. Example 1: Input: n = 3 Output: ["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"] Example 2: Input: n = 1 Output: ["()"] Constraints: 1 ...
java-leetcode题解之Generate Parentheses.java
10-07
其中，生成括号问题（Generate Parentheses）是LeetCode上一个经典的字符串问题，题目要求设计一个算法来生成有效的括号组合。有效括号组合是指在任意位置，左括号的数量都不应该少于右括号的数量，并且最终每个多余...
LeetCode 22. 括号生成 Generate Parentheses（C语言）
hang404的博客
12-18 2255
题目描述： 给出 n 代表生成括号的对数，请你写出一个函数，使其能够生成所有可能的并且有效的括号组合。 例如，给出 n = 3，生成结果为： [ “((()))”, “(()())”, “(())()”, “()(())”, “()()()” ] 题目解答： 方法1：回溯算法 for循环+递归。记录当前用的左括号数目bef及未成对的左括号数目single，根据这两个数字可以计算出当前用了多少个...
【LeetCode 面试经典150题】22. Generate Parentheses 生成括号
qq_43513394的博客
01-18 379
Givenn。
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
08-23
内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
电动汽车电机控制器：基于英飞凌TC27xC平台的详细设计方案及其实现 ADC (2025年)
08-23
一种基于英飞凌TC27xC平台的电动汽车电机控制器设计方案。该方案涵盖了原理图、Bom清单、代码及其分析。文中首先概述了方案的整体架构，接着深入解析了原理图中的关键组件，如PWM信号用于控制电机速度和方向，以及ADC用于读取电流和电压数据。随后列出了所需的电子元件清单，并详细解释了代码部分，包括初始化设置、电机控制逻辑和模块化的代码设计思路。最后，文章展示了该方案在实际电动汽车中的成功应用，强调了其对提升驾驶体验和安全性能的重要作用。 适合人群：从事电动汽车研发的技术人员，尤其是对电机控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于正在研究或开发电动汽车电机控制器的专业人士，旨在帮助他们理解和实现高效的电机控制解决方案。 其他说明：本文不仅提供了理论和技术细节，还分享了实践经验，有助于读者更好地掌握相关技术和应用场景。
STM32与DSP无感FOC电机控制：滑膜观测器与SVPWM全开源代码解析 电机控制
08-23
内容概要：本文深入介绍了STM32和DSP无感FOC电机控制代码，重点讲解了滑膜观测器(SMO)算法和空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制技术。文中详细阐述了这两种核心技术的工作原理及其在电机控制中的应用，包括启动时采用的Vf（Voltage Frequency）策略。此外，文章还提供了完整的原理图、MATLAB模型及相关文档资料，使读者能全面掌握这一高效稳定的电机控制方案。 适合人群：从事电机控制研究的技术人员、嵌入式系统开发者、自动化工程专业学生。 使用场景及目标：①理解和实现高效的电机控制算法；②利用提供的开源代码和资料进行项目开发；③优化现有电机控制系统，提升其稳定性和效率。 其他说明：该资源不仅有助于学术研究，还能直接应用于实际工程项目中，对于希望深入了解并掌握现代电机控制技术的专业人士来说非常有价值。
毕业设计项目-基于BS架构的计算机网络水平在线测评系统-包含用户注册登录-题库管理-随机组卷-在线考试-自动评分-成绩统计-错题分析-学习路径推荐-多终端适配-管理员后台-数据可.zip
08-23
毕业设计项目-基于BS架构的计算机网络水平在线测评系统_包含用户注册登录_题库管理_随机组卷_在线考试_自动评分_成绩统计_错题分析_学习路径推荐_多终端适配_管理员后台_数据可.zip待开始任务
三菱FX3U PLC ST语言编程实例：基于485ADP-MB模块的真实项目实践与触摸屏交互
08-23
三菱FX3U PLC使用ST语言进行编程的实际案例，特别强调了485ADP-MB模块用于Modbus通信的应用。文中展示了具体的通信配置代码、触摸屏交互逻辑以及温度PID控制算法。此外，还提供了详细的工艺流程图和电气图纸，帮助读者更好地理解和应用ST语言编程。文章不仅涵盖了硬件配置要点，如波特率和终端电阻设置，还包括了软件层面的最佳实践，如程序结构划分和在线修改功能的利用。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对三菱PLC编程感兴趣的初学者和有一定经验的研发人员。 使用场景及目标：① 学习如何使用ST语言进行复杂的逻辑控制编程；② 掌握Modbus通信协议的具体实现方法；③ 理解触摸屏与PLC之间的交互机制；④ 提升对实际工程项目中硬件配置的理解和操作能力。 其他说明：本文提供的实例项目已经过调试验证，可以直接应用于类似工程环境中。同时，建议读者在学习过程中结合提供的图纸和流程图，以便更深入地理解控制逻辑和编程思路。
springboot大型商场应急预案管理系统-8cpiab4r【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-23
springboot大型商场应急预案管理系统-8cpiab4r【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
#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
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...
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