Chaîne de parenthèse valide
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Valid Parenthesis String'.
1. Apprendre
Le problème de la « Chaîne de parenthèses valides » est un défi clé dans la section Greedy.
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 la chaîne de parenthèses valide.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l’énoncé du problème pour la chaîne de parenthèses valides.
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
Étant donné une chaîne s contenant seulement trois types de caractères : '(', ')' et '*', renvoie True si s est valide.
Les règles suivantes définissent une chaîne valide :
- Toute parenthèse gauche '(' doit avoir une parenthèse droite correspondante ')'.
- Toute parenthèse droite ')' doit avoir une parenthèse gauche correspondante '('.
- La parenthèse gauche '(' doit être placée avant la parenthèse droite correspondante ')'.
- '*' peut être traité comme une seule parenthèse droite ')' ou une seule parenthèse gauche '(' ou une chaîne vide.
Écrivez une fonction checkValidString(s: str) -> bool.
- •1 <= len(s) <= 100
- •s contains only '(', ')' and '*'
Exemples
s = "()"
True
Matches perfectly.
s = "(*)"
True
Treat '*' as empty string.
s = "(*))"
True
Treat '*' as '('.
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 check_valid_string_opt(s):
leftMin, leftMax = 0, 0
for c in s:
if c == "(": leftMin, leftMax = leftMin + 1, leftMax + 1
elif c == ")": leftMin, leftMax = leftMin - 1, leftMax - 1
else: leftMin, leftMax = leftMin - 1, leftMax + 1
if leftMax < 0: return False
if leftMin < 0: leftMin = 0
return leftMin == 0Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def check_valid_string_brute(s):
def solve(i, bal):
if bal < 0: return False
if i == len(s): return bal == 0
if s[i] == '(': return solve(i+1, bal+1)
if s[i] == ')': return solve(i+1, bal-1)
return solve(i+1, bal+1) or solve(i+1, bal-1) or solve(i+1, bal)
return solve(0, 0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème gourmand s’appliquent.
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