【练习】力扣热题100 有效的括号

题目

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

来源：力扣热题100 有效的括号

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题解

class Solution {
public:
    bool isValid(string s) {
        int n = s.size();
        stack<char> st;
        for(int i = 0; i < n; i ++)
        {
            if(s[i] == '(' || s[i] == '[' || s[i] == '{')
                st.push(s[i]);
            else
            {
                if(st.empty())
                    return false;
                if(st.top() == '(' && s[i] != ')')
                    return false; 
                if(st.top() == '[' && s[i] != ']')
                    return false; 
                if(st.top() == '{' && s[i] != '}')
                    return false; 
                st.pop();
                if(st.empty() && i == n - 1)
                    return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

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题解（优化）

class Solution {
public:
    bool isValid(string s) {
        int n = s.size();
        if (n % 2 == 1) {
            return false;
        }

        unordered_map<char, char> pairs = {
            {')', '('},
            {']', '['},
            {'}', '{'}
        };
        stack<char> stk;
        for (char ch: s) {
            if (pairs.count(ch)) {
                if (stk.empty() || stk.top() != pairs[ch]) {
                    return false;
                }
                stk.pop();
            }
            else {
                stk.push(ch);
            }
        }
        return stk.empty();
    }
};

以下是代码的详细分析：

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pairs.count(ch) 的作用

• pairs.count(ch) 是 C++ 中 unordered_map 的成员函数，用于检查键 ch 是否存在于哈希表 pairs 中。
• 返回值：
  • 如果 ch 是 pairs 的键（即 ch 是右括号 )、] 或 }），则返回 1。
  • 如果 ch 不是 pairs 的键（即 ch 是左括号或其他字符），则返回 0。

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代码逻辑分析：

1. 检查字符串长度：

   int n = s.size();
   if (n % 2 == 1) {
       return false;
   }

   • 如果字符串的长度是奇数，则括号一定无法完全匹配，直接返回 false。

2. 定义括号映射：

   unordered_map<char, char> pairs = {
       {')', '('},
       {']', '['},
       {'}', '{'}
   };

   • 使用一个哈希表 pairs 来存储右括号和对应的左括号的映射关系。
   • 例如，')' 对应 '('，']' 对应 '['，'}' 对应 '{'。

3. 使用栈进行匹配：

   stack<char> stk;
   for (char ch: s) {
       if (pairs.count(ch)) {
           if (stk.empty() || stk.top() != pairs[ch]) {
               return false;
           }
           stk.pop();
       }
       else {
           stk.push(ch);
       }
   }

   • 遍历字符串中的每个字符：
     • 如果当前字符是右括号（即 pairs.count(ch) 为真）：
       • 检查栈是否为空，或者栈顶元素是否与当前右括号对应的左括号匹配。
       • 如果不匹配，则返回 false。
       • 如果匹配，则将栈顶元素弹出。
     • 如果当前字符是左括号，则将其压入栈中。

4. 检查栈是否为空：

   return stk.empty();

   • 如果栈为空，说明所有括号都匹配成功，返回 true。
   • 如果栈不为空，说明有未匹配的左括号，返回 false。

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举例说明：

假设输入字符串为 s = "()[]{}"，运行过程如下：

1. 初始化：

   • stk = []（空栈）。

2. 遍历字符：

   • ch = '('：是左括号，压入栈中。stk = ['(']。
   • ch = ')'：是右括号，检查栈顶元素 '(' 是否匹配。匹配，弹出栈顶元素。stk = []。
   • ch = '['：是左括号，压入栈中。stk = ['[']。
   • ch = ']'：是右括号，检查栈顶元素 '[' 是否匹配。匹配，弹出栈顶元素。stk = []。
   • ch = '{'：是左括号，压入栈中。stk = ['{']。
   • ch = '}'：是右括号，检查栈顶元素 '{' 是否匹配。匹配，弹出栈顶元素。stk = []。

3. 最终检查：

   • 栈为空，返回 true。

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时间复杂度：

• O(n) ，其中 n 是字符串的长度。每个字符只会被压入栈和弹出栈一次。

空间复杂度：

• O(n) ，在最坏情况下（例如全是左括号），栈的大小为 n/2。

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代码的改进建议：

1. 使用数组代替哈希表：

   • 由于括号字符的 ASCII 值是连续的，可以使用数组代替哈希表来存储映射关系，进一步提高性能。

   改进后的代码：

   class Solution {
   public:
       bool isValid(string s) {
           int n = s.size();
           if (n % 2 == 1) {
               return false;
           }
   
           char pairs[256] = {0}; // 初始化所有字符映射为 0
           pairs[')'] = '(';
           pairs[']'] = '[';
           pairs['}'] = '{';
   
           stack<char> stk;
           for (char ch: s) {
               if (pairs[ch]) {
                   if (stk.empty() || stk.top() != pairs[ch]) {
                       return false;
                   }
                   stk.pop();
               }
               else {
                   stk.push(ch);
               }
           }
           return stk.empty();
       }
   };

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总结：

这段代码通过栈和哈希表的方法，高效地解决了括号匹配问题。它的时间复杂度为 O(n) ，空间复杂度为 O(n)，并且能够处理各种边界情况。如果需要进一步优化，可以使用数组代替哈希表，或者添加更多的边界条件处理。