Leecode #20 Valid Parentheses

博客围绕LeetCode第二十题展开,题目是判断只含'(', ')', '{', '}', '['和']'的字符串是否有效,需满足开括号由同类型括号对应且按正确顺序,空字符串也有效,还给出了示例,后续将阐述算法思路和实现代码。

一、 问题描述

Leecode第二十题,题目为:

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

An input string is valid if:

Open brackets must be closed by the same type of brackets.
Open brackets must be closed in the correct order.
Note that an empty string is also considered valid.

Example 1:

Input: “()”
Output: true
Example 2:

Input: “()[]{}”
Output: true
Example 3:

Input: “(]”
Output: false
Example 4:

Input: “([)]”
Output: false
Example 5:

Input: “{[]}”
Output: true
问题理解为

给定一个只包含字符’(’,’)’,’{’,’}’,’[‘和’]'的字符串,判断输入字符串是否有效。
输入字符串在下列情况下有效:
开括号必须由相同类型的括号对应。
开括号必须按正确的顺序对应。
注意,空字符串也被认为是有效的。
示例1:
输入:“()”
输出:正确
示例2:
输入:“()(){}”
输出:正确
示例3:
输入:“()”
输出:错误
示例4:
输入:“(())”
输出:错误
例5:
输入:“{[]}”
输出:正确

二、算法思路
1、
2、

三、实现代码

class Solution {
    public boolean isValid(String s) {
        Stack<Character> st = new Stack<Character>();
        for(int i=0;i<s.length();i++){
            if(s.charAt(i) == '(' || s.charAt(i) == '{' || s.charAt(i) == '[')
                st.push(s.charAt(i));
            else if(st.isEmpty() ||
                   s.charAt(i) == ')' && st.pop() != '(' || 
                   s.charAt(i) == '}' && st.pop() != '{' || 
                   s.charAt(i) == ']' && st.pop() != '[')
                return false;
        }
        return st.size() == 0;
    }
}

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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