leetcode/nowcoder-huawei-4-栈

4.栈

NC52.括号序列

  1. 描述

    给出一个仅包含字符'(',')','{','}','['和']',的字符串,判断给出的字符串是否是合法的括号序列
    括号必须以正确的顺序关闭,"()"和"()[]{}"都是合法的括号序列,但"(]"和"([)]"不合法。
    
    数据范围:字符串长度 0≤n≤10000
    要求:空间复杂度O(n),时间复杂度 O(n)
    示例1
    
    输入:
    	"["
    返回值:
    	false
    
    示例2
    输入:
    	"[]"
    返回值:
    	true
    
  2. 思路

    括号匹配问题,左括号压入栈,右括号和栈顶对比

  3. 代码

    #include <iostream>
    using namespace std;
    
    class Solution {
    public:
        bool isValid(string str) {
            if(str.size() % 2 != 0) return false;
            char ch;
            string res;
            for(int i = 0; i < str.size(); i++) {
                ch = str[i];
                switch (ch) {
                case '(' :
                case '[' : 
                case '{' : 
                    res.push_back(ch);
                    break;
                case ')' :
                    if(res.back() != '(')   return false;
                    else {
                        res.pop_back();
                        break;
                    }
                case ']' :
                    if(res.back() != '[')   return false;
                    else {
                        res.pop_back();
                        break;
                    }
                case '}' :
                    if(res.back() != '{')   return false;
                    else {
                        res.pop_back();
                        break;
                    }
                }
            }
            if(res.size())  return false;
            return true;
        }
    };
    
    int main() {
        Solution sol;
        string str;
        cin >> str;
        bool res = sol.isValid(str);
        if(res) cout << "true" << endl;
        else    cout << "false" << endl;
        return 0;
    }
    

leecode 1614.括号的最大嵌套深度

  1. 描述

    如果字符串满足以下条件之一,则可以称之为 有效括号字符串(valid parentheses string,可以简写为 VPS):
    	* 字符串是一个空字符串 "",或者是一个不为 "(" 或 ")" 的单字符。
    	* 字符串可以写为 AB(A 与 B 字符串连接),其中 A 和 B 都是 有效括号字符串 。
    	* 字符串可以写为 (A),其中 A 是一个 有效括号字符串 。
    类似地,可以定义任何有效括号字符串 S 的 嵌套深度 depth(S):
    	* depth("") = 0
    	* depth(C) = 0,其中 C 是单个字符的字符串,且该字符不是 "(" 或者 ")"
    	* depth(A + B) = max(depth(A), depth(B)),其中 A 和 B 都是 有效括号字符串
    	* depth("(" + A + ")") = 1 + depth(A),其中 A 是一个 有效括号字符串
    例如:""、"()()"、"()(()())" 都是 有效括号字符串(嵌套深度分别为 0、1、2),而 ")(" 、"(()" 都不是 有效括号字符串 。
    
    给你一个 有效括号字符串 s,返回该字符串的 s 嵌套深度 。 
    示例 1:
    输入:s = "(1+(2*3)+((8)/4))+1"
    输出:3
    解释:数字 8 在嵌套的 3 层括号中。
    示例 2:
    输入:s = "(1)+((2))+(((3)))"
    输出:3 
    
    提示:
    1 <= s.length <= 100
    s 由数字 0-9 和字符 '+'、'-'、'*'、'/'、'('、')' 组成
    题目数据保证括号表达式 s 是 有效的括号表达式
    
  2. 思路

    遍历读取所有字符,(添加深度,)减少深度,实时更新最大值

  3. 代码

    #include <iostream>
    using namespace std;
    #include <stack>
    
    class Solution {
    public:
        int maxDepth(string s) {
            stack<int> ch;
            int m = 0;
            int n = 0;
            for(auto c:s) {
                if(c == '('){
                    ch.push(c);
                    n++;
                }
                else if (c == ')') {
                    if (ch.top() != '(')    continue;
                    ch.pop();
                    m = max(m, n);
                    n--;                
                }
            }
            return m;
        }
    };
    
    int main() {
        string s = "(1+(2*3)+((8)/4))+1";
        Solution sol;
        cout << sol.maxDepth(s) << endl;
        return 0;
    }
    
### 回答1: 好的,我来用中文回复这个链接:https://leetcode-cn.com/tag/dynamic-programming/ 这个链接是 LeetCode 上关于动态规划的题目集合。动态规划是一种常用的算法思想,可以用来解决很多实际问题,比如最长公共子序列、背包问题、最短路径等等。在 LeetCode 上,动态规划也是一个非常重要的题型,很多题目都需要用到动态规划的思想来解决。 这个链接里包含了很多关于动态规划的题目,按照难度从简单到困难排列。每个题目都有详细的题目描述、输入输出样例、题目解析和代码实现等内容,非常适合想要学习动态规划算法的人来练习和提高自己的能力。 总之,这个链接是一个非常好的学习动态规划算法的资源,建议大家多多利用。 ### 回答2: 动态规划是一种算法思想,通常用于优化具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。由于其成熟的数学理论和强大的实用效果,动态规划在计算机科学、数学、经济学、管理学等领域均有重要应用。 在计算机科学领域,动态规划常用于解决最优化问题,如背包问题、图像处理、语音识别、自然语言处理等。同时,在计算机网络和分布式系统中,动态规划也广泛应用于各种优化算法中,如链路优化、路由算法、网络流量控制等。 对于算法领域的程序员而言,动态规划是一种必要的技能和知识点。在LeetCode这样的程序员平台上,题目分类和标签设置十分细致和方便,方便程序员查找并深入学习不同类型的算法LeetCode的动态规划标签下的题目涵盖了各种难度级别和场景的问题。从简单的斐波那契数列、迷宫问题到可以用于实际应用的背包问题、最长公共子序列等,难度不断递进且话题丰富,有助于开发人员掌握动态规划的实际应用技能和抽象思维模式。 因此,深入LeetCode动态规划分类下的题目学习和练习,对于程序员的职业发展和技能提升有着重要的意义。 ### 回答3: 动态规划是一种常见的算法思想,它通过将问题拆分成子问题的方式进行求解。在LeetCode中,动态规划标签涵盖了众多经典和优美的算法问题,例如斐波那契数列、矩阵链乘法、背包问题等。 动态规划的核心思想是“记忆化搜索”,即将中间状态保存下来,避免重复计算。通常情况下,我们会使用一张二维表来记录状态转移过程中的中间值,例如动态规划求解斐波那契数列问题时,就可以定义一个二维数组f[i][j],代表第i项斐波那契数列中,第j个元素的值。 在LeetCode中,动态规划标签下有众多难度不同的问题。例如,经典的“爬楼梯”问题,要求我们计算到n级楼梯的方案数。这个问题的解法非常简单,只需要维护一个长度为n的数组,记录到达每一级楼梯的方案数即可。类似的问题还有“零钱兑换”、“乘积最大子数组”、“通配符匹配”等,它们都采用了类似的动态规划思想,通过拆分问题、保存中间状态来求解问题。 需要注意的是,动态规划算法并不是万能的,它虽然可以处理众多经典问题,但在某些场景下并不适用。例如,某些问题的状态转移过程比较复杂,或者状态转移方程中存在多个参数,这些情况下使用动态规划算法可能会变得比较麻烦。此外,动态规划算法也存在一些常见误区,例如错用贪心思想、未考虑边界情况等。 总之,掌握动态规划算法对于LeetCode的学习和解题都非常重要。除了刷题以外,我们还可以通过阅读经典的动态规划书籍,例如《算法竞赛进阶指南》、《算法与数据结构基础》等,来深入理解这种算法思想。
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