Leetcode刷题记录5——有效的括号

题目描述:
给定一个只包括 ‘(’,‘)’,‘{’,‘}’,‘[’,‘]’ 的字符串 s ,判断字符串是否有效。

有效字符串需满足:

左括号必须用相同类型的右括号闭合。
左括号必须以正确的顺序闭合。
每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。

示例 1:

输入:s = “()”

输出:true

示例 2:

输入:s = “()[]{}”

输出:true

示例 3:

输入:s = “(]”

输出:false

示例 4:

输入:s = “([])”

输出:true

思路一:
(1)分别用三个int型的标志变量small,mid,large分别记录( ),{ },[ ]三种括号的排列情况,初始为0。
(2)遍历字符串,遇到’( { [‘就对相应的标志变量+1,遇到’) } ]‘就对相应的标志变量-1。
(3)为了避免对类似于’)))(((‘和’}}{{'的括号左右顺序错误情况误判为正确,在每一次做完加减法后都需要加一个判断,如果small、mid、large三个变量中出现一个负值,代表该字符串一定出现了左右顺序错误,直接返回False。
(4)遍历完成后,如果small、mid、large三个变量均为0,则说明每一个括号都匹配成功,返回True,否则一定有“有左五右”的错误情况,返回False。
代码如下:

class Solution(object):
    def isValid(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: bool
        """
        small = 0
        mid = 0
        large = 0

        for symbol in s:
            if symbol == '(':
                small += 1
            elif symbol == ')':
                small -= 1
            elif symbol == '{':
                mid += 1
            elif symbol == '}':
                mid -= 1
            elif symbol == '[':
                large += 1
            elif symbol == ']':
                large -= 1

            if small < 0 or mid < 0 or large < 0:
                return False
        
        if small == 0 and mid == 0 and large == 0:
            return True
        else:
            return False

提交后出现了错误:
在这里插入图片描述
其实看到这个用例,思路的漏洞已经很明显了,两个符号出现了部分嵌套的问题,从常识上可以判断这是不合理的,需要对算法进行调整。

思路二(更正思路一):思来想去,感觉还是用栈方便快捷,思路如下:
(1)建立括号之间的匹配字典,以及空的栈。
(2)遍历字符串,遇到左边的括号就压入栈,遇到右边的括号就查看栈顶的元素,如果匹配,就pop出,如果不匹配,把右边的括号也压入栈。
(3)最后看栈是否为空,若为空,返回True,否则返回False。
代码如下:

class Solution(object):
    def isValid(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: bool
        """
        dic = {')':'(','}':'{',']':'['}
        stack = []

        for char in s:
            if char in dic and stack and stack[-1] == dic[char]:
                stack.pop()
            else:
                stack.append(char)
        
        return not stack

执行用时如下,还不错:
在这里插入图片描述

### LeetCode 上 Python 的解思路及代码示例 #### 使用 Python 标准库的重要性 在解决 LeetCode时,熟悉 Python 标准库能够显著提高效率并简化代码逻辑。Python 提供了许多强大的内置模块和函数,这些工具可以帮助开发者快速处理复杂的数据结构和算法[^1]。 以下是几个常见的 LeetCode 目及其对应的 Python 解法: --- #### 示例一:有效括号 (LeetCode 20) 此问是经典的栈操作案例。给定一个只包含 `'('` 和 `')'` 的字符串,判断该字符串中的括号是否合法。可以通过模拟栈的操作来验证每一对括号的匹配情况。 ```python def isValid(s: str) -> bool: stack = [] mapping = {")": "(", "}": "{", "]": "["} for char in s: if char in mapping.values(): stack.append(char) elif char in mapping.keys(): if not stack or stack.pop() != mapping[char]: return False return not stack ``` 上述代码利用了字典存储括号之间的映射关系,并通过列表作为栈的基础数据结构完成匹配过程[^2]。 --- #### 示例二:链表反转部分节点 (LeetCode 92 或 类似于引用中的第 4 条) 对于链表类目,通常涉及指针操作以及边界条件的严格控制。以下是一个简单的例子——局部翻转链表的部分节点。 输入样例: - 输入:`head = [1,2,3,4,5], k = 3` - 输出:`[3,2,1,4,5]` 解决方案如下所示: ```python class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val self.next = next def reverseKGroup(head: ListNode, k: int) -> ListNode: dummy = jump = ListNode(0) dummy.next = l = r = head while True: count = 0 while r and count < k: # 判断是否有k个节点待反转 r = r.next count += 1 if count == k: # 如果满足,则执行反转 pre, cur = None, l for _ in range(k): # 反转l到r之前的k个节点 temp = cur.next cur.next = pre pre = cur cur = temp jump.next = pre # 连接已反转部分与剩余未反转部分 jump = l # 移动jump至当前组最后一个节点位置(l现在指向原组最后一位) l = r # 更新下一次循环起点为下一组的第一个节点(r此时位于下一组第一个节点处或者None) else: # 不足k个则无需继续反转 break jump.next = l # 将最后一段不足k个的节点连接起来 return dummy.next # 返回新头结点dummy.next ``` 这段代码实现了对指定长度子序列的逆序排列功能[^4]。 --- #### 示例三:二叉树遍历系列 (LeetCode 144/94/145) 针对二叉树的不同遍历方式(前序、中序、后序),可以采用递归方法轻松实现。下面分别展示这三种基本形式的具体实现方案。 ##### 前序遍历 (Preorder Traversal) ```python def preorderTraversal(root: TreeNode) -> list[int]: result = [] def dfs(node): if node is None: return result.append(node.val) # 访问根节点 dfs(node.left) # 左子树递归访问 dfs(node.right) # 右子树递归访问 dfs(root) return result ``` ##### 中序遍历 (Inorder Traversal) ```python def inorderTraversal(root: TreeNode) -> list[int]: result = [] def dfs(node): if node is None: return dfs(node.left) # 左子树递归访问 result.append(node.val) # 访问根节点 dfs(node.right) # 右子树递归访问 dfs(root) return result ``` ##### 后序遍历 (Postorder Traversal) ```python def postorderTraversal(root: TreeNode) -> list[int]: result = [] def dfs(node): if node is None: return dfs(node.left) # 左子树递归访问 dfs(node.right) # 右子树递归访问 result.append(node.val) # 访问根节点 dfs(root) return result ``` 以上三个版本均基于深度优先搜索策略构建而成,区别仅在于何时记录当前节点值的时间点不同而已[^3]。 --- ### 总结 通过对典型 LeetCode 目的解析可以看出,在日常过程中注重积累常用技巧非常重要;比如善用堆栈解决配对问、灵活运用链表双指针技术优化空间性能指标等等。同时也要不断巩固基础理论知识体系,这样才能更好地应对各种复杂的场景需求。
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