Algorithm:括号序列

该博客探讨了如何检查一个字符串是否是合法的括号序列,使用了栈这一数据结构进行判断。提供了两种解决方案,一种利用栈来跟踪并匹配括号,另一种通过迭代直接删除匹配的括号对。代码示例清晰地展示了这两种方法的实现细节。

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

题目描述

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。

示例1

输入

"["

返回值

false

示例2

输入

"[]"

返回值

true
class Solution {
public:
    /**
     * 
     * @param s string字符串 
     * @return bool布尔型
     */
    bool isValid(string s) {
        // write code here
        stack<char> bracket;
        for(int i = 0; i < s.size(); i++)
        {
            if(s[i] == '(' || s[i] == '{' || s[i] == '[')
            {
                bracket.push(s[i]);
            }
            else if(s[i] == ')')
            {
                if(bracket.empty())
                {
                    return false;
                }
                else
                {
                    if(bracket.top() == '(')
                    {
                        bracket.pop();
                    }
                    else
                    {
                        return false;
                    }
                }
            }
            else if(s[i] == '}')
            {
                if(bracket.empty())
                {
                    return false;
                }
                else
                {
                    if(bracket.top() == '{')
                    {
                        bracket.pop();
                    }
                    else
                    {
                        return false;
                    }
                }
            }
            else if(s[i] == ']')
            {
                if(bracket.empty())
                {
                    return false;
                }
                else
                {
                    if(bracket.top() == '[')
                    {
                        bracket.pop();
                    }
                    else
                    {
                        return false;
                    }
                }
            }
        }
        
        if(bracket.empty())
        {
            return true;
        }
        else
        {
            return false;
        }
    }
};


是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。它按照先进后出的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶,需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后一个数据被第一个读出来)。
 

队列
一种特殊的线性表,它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。队列是按照“先进先出”或“后进后出”的原则组织数据的。队列中没有元素时,称为空队列。

不需要栈的解法:比较好理解

class Solution {
public:
    bool isValid(string s) {
        for(auto iter = s.begin(); iter < s.end(); )
        {
            if((*iter == ')' || *iter == ']' || *iter == '}') && iter == s.begin())
            {
                return false;
            }

            if(*iter == ')' && *(iter-1) != '('
                 || *iter == ']' && *(iter-1) != '['
                 || *iter == '}' && *(iter-1) != '{')
            {
                return false;
            }

            if(*iter == ')' && *(iter-1) == '('
                 || *iter == ']' && *(iter-1) == '['
                 || *iter == '}' && *(iter-1) == '{')
            {
                s.erase(iter-1, iter+1);
                iter--;
            }
            else
            {
                iter++;
            }
        }

        if(s.empty())
            return true;
        else
            return false;
    }
};

要理解SLFSPFA算法如何应用于《BracketQuery》中验证括号序列合法性,我们首先需要回顾传统Bellman-Ford算法的工作原理以及它的局限性。Bellman-Ford算法主要用于求解带权重的单源最短路径问题,其核心思想是对每条边进行松弛操作,直至没有更短的路径被发现。然而在《BracketQuery》中,我们需要处理的是括号序列合法性验证问题,这涉及到对括号的匹配和序列中差值的计算,Bellman-Ford算法在处理$O(nq)$个限制条件时效率较低。 参考资源链接:[2022年上海大学生程序设计竞赛题解及难度分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2w4c964c5b) SLFSPFA(Selective Linear Function Shortest Path First Algorithm算法可以视为Bellman-Ford算法一个优化版本。它采用一种选择性的策略,不是对所有边都进行松弛,而是只对那些对结果有影响的边进行操作。在《BracketQuery》的上下文中,这意味着我们只关注与连通性有关的条件,也就是那些能够改变$s_i - s_{i-1}$差值的条件,其他条件则可以忽略。这样的选择性处理大幅减少了不必要的操作,将时间复杂度从$O(nq)$降低到了$O(n^2)$。 为了更具体地解释SLFSPFA算法的工作机制,我们假设有一个括号序列$s$,我们需要验证其合法性。首先,我们初始化一个数组来记录每个位置的$s_i$值。接下来,我们遍历每个条件,对每个需要关注的条件执行松弛操作。如果在执行过程中发现某个括号位置的$s_i - s_{i-1}$值无法通过当前的松弛操作得到合理的匹配,那么序列就被判定为非法。通过这种方式,SLFSPFA算法不仅简化了操作,也提高了效率。 与传统Bellman-Ford算法相比,SLFSPFA算法的效率优势在于其选择性的松弛操作,避免了对所有条件的全面检查,从而减少了计算量。在实际应用中,这种优化使得处理大量数据成为可能,尤其是在数据量大且条件冗余的场景下,SLFSPFA算法能够显著提升计算速度和性能。这对于时间敏感的竞赛环境尤为重要,能够帮助参赛者更快地得出结果。 因此,参赛者在理解和掌握了SLFSPFA算法之后,不仅能够在《BracketQuery》中有效提高解题效率,还能够将其应用到类似问题的求解中,实现算法技能的提升和时间效率的优化。为了进一步深入学习这一算法及其应用,建议参阅《2022年上海大学生程序设计竞赛题解及难度分析》一书,该书详细分析了SLFSPFA算法在实际竞赛题中的应用和优势。 参考资源链接:[2022年上海大学生程序设计竞赛题解及难度分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2w4c964c5b)
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