[LeetCode] Remove Invalid Parentheses

本文介绍了一种利用广度优先搜索(BFS)优雅地解决移除字符串中无效括号问题的方法,并提供了一个C++实现示例。通过遍历所有可能的状态,找到有效的括号组合。

This problem can be solved very elegantly using BFS, as in this post.

The code is rewritten below in C++.

 1 class Solution {
 2 public:
 3     vector<string> removeInvalidParentheses(string s) {
 4         vector<string> parens;
 5         queue<string> candidates;
 6         unordered_set<string> visited;
 7         candidates.push(s);
 8         visited.insert(s);
 9         bool found = false;
10         while (!candidates.empty()) {
11             string now = candidates.front();
12             candidates.pop();
13             if (isValid(now)) {
14                 parens.push_back(now);
15                 found = true;
16             }
17             if (!found) {
18                 int n = now.length();
19                 for (int i = 0; i < n; i++) {
20                     if (now[i] == '(' || now[i] == ')') {
21                         string next = now.substr(0, i) + now.substr(i + 1);
22                         if (visited.find(next) == visited.end()) {
23                             candidates.push(next);
24                             visited.insert(next);
25                         }
26                     }
27                 }
28             }
29         }
30         return parens;
31     }
32 private:
33     bool isValid(string& s) {
34         int c = 0, n = s.length();
35         for (int i = 0; i < n; i++) {
36             if (s[i] == '(') c++;
37             if (s[i] == ')' && !c--) return false;
38         }
39         return !c;
40     }
41 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jcliBlogger/p/4939739.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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