Problème de parenthèse équilibrée
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Problème de parenthèses équilibrées ».
1. Apprendre
Le problème du « problème des parenthèses équilibrées » est un défi clé dans la section Tableaux.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour le problème des parenthèses équilibrées.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème du problème des parenthèses équilibrées.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction is_balanced(s) qui prend une chaîne s contenant uniquement les caractères '(', ')', '{', '}', '[' et ']', et renvoie True si les parenthèses sont équilibrées et correctement imbriquées, False sinon. Une chaîne vide est considérée comme équilibrée.
- •0 <= len(s) <= 10^4
- •s consists only of '(', ')', '{', '}', '[', ']'
Exemples
s = '({[]})'True
Each opening bracket has a matching closing bracket in the correct order: ( matches ), { matches }, [ matches ].
s = '({[})'False
The [ is closed by } which is a mismatch.
s = ''
True
An empty string is considered balanced.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def is_balanced(s):
# Optimized: Use a stack
stack = []
mapping = {")": "(", "}": "{", "]": "["}
for char in s:
if char in mapping:
top_element = stack.pop() if stack else '#'
if mapping[char] != top_element:
return False
else:
stack.append(char)
return not stackCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def is_balanced(s):
# Brute force: Repeatedly replace matching pairs
n = len(s)
if n % 2 != 0: return False
while "()" in s or "[]" in s or "{}" in s:
s = s.replace("()", "").replace("[]", "").replace("{}", "")
return len(s) == 0Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des tableaux standard s’appliquent.
Questions connexes
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