LeetCode最长有效括号问题解

发布于:2024-04-18 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

最长有效括号问题的封面图像解决方案
给定一个仅包含字符的字符串(’ 和 ‘)’,返回最长有效的长度(出色地-形成) 括号子弦。

示例1:

输入:s = “(()”
输出:2
说明:最长的有效括号子字符串是 “()” 。

示例2:

输入:s = “)()())”
输出:4
说明:最长的有效括号子字符串是 “()()” 。

示例3:

输入:s = “”
输出:0

约束:

0 <= s.length <= 3* 104
s[i] 是 ‘(’, 或者 ‘)’。

解决方案 :

方法
在这里,方法无非是我们使用堆栈,当我们遇到开头支撑时,我们将其索引推入堆栈中,每当我们触摸闭合支架时,我们就会看到堆栈的顶部,如果它的大小是一个,则意味着闭合括号已经统治了开头括号。然后,我们将堆栈的最高值编辑为闭合支架的索引。
如下所示,图片清楚地描绘了此方法。

图片描述

  • 在这里给出作为行Ans = max给出的答案(ans,索引- stk.top()) 只有当堆栈的大小不是1时,就会遇到闭合支架。

代码

class Solution {
public:
    int longestValidParentheses(string s) {
        stack<int>stk;
        stk.push(-1);
        int ans = 0;
        for(int i = 0 ; i < s.size();  i++)
        {
            if(s[i] == '(')
                stk.push(i);
            else
            {
                if(stk.size() == 1)
                    stk.top() = i;
                else
                {
                    stk.pop();
                    ans = max(ans , i - stk.top());
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};
class Solution {
    public int longestValidParentheses(String s) {
    int leftCount = 0;
    int rightCount = 0;
    int maxLength = 0;

    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
        if (s.charAt(i) == '(') {
            leftCount++;
        } else {
            rightCount++;
        }

        if (leftCount == rightCount) {
            maxLength = Math.max(maxLength, 2 * rightCount);
        } else if (rightCount > leftCount) {
            leftCount = rightCount = 0;
        }
    }

    leftCount = rightCount = 0;

    for (int i = s.length() - 1; i >= 0; i--) {
        if (s.charAt(i) == '(') {
            leftCount++;
        } else {
            rightCount++;
        }

        if (leftCount == rightCount) {
            maxLength = Math.max(maxLength, 2 * leftCount);
        } else if (leftCount > rightCount) {
            leftCount = rightCount = 0;
        }
    }

    return maxLength;
    }
}
class Solution:
    def longestValidParentheses(self, s: str) -> int:
        stack=[]
        l=['0']*len(s)
        for ind,i in enumerate(s):
            if i=='(':
                stack.append(ind)
            else:
                if stack:
                    l[stack.pop()]='1'
                    l[ind]='1'
        return max(len(i) for i in ''.join(l).split('0'))

复杂

  • 时间复杂性:这里的复杂性是 o ( n ) o(n) o(n),因为我们仅使用一个只有一个带有堆栈的循环,因此它以线性复杂性运行。
  • 空间复杂性:这里的空间复杂性将为$ o(n)$,因为我们只使用了一个堆栈,它也将元素也存储在最坏的情况下,因此可以使人变得复杂。