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「涨薪秘籍」
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01 | 合格程序员的第一步:算法与数据结构
02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
03 | 如何计算算法的复杂度
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
05 | 理论讲解:数组&链表
06 | 面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环
07 | 理论讲解:堆栈&队列
08 | 面试题:判断括号字符串是否有效
09 | 面试题:用队列实现栈&用栈实现队列
10 | 理论讲解:优先队列
11 | 面试题:返回数据流中的第K大元素
12 | 面试题:返回滑动窗口中的最大值
13 | 理论讲解:哈希表
14 | 面试题:有效的字母异位词
15 | 面试题:两数之和
16 | 面试题:三数之和
17 | 理论讲解:树&二叉树&二叉搜索树
18 | 面试题:验证二叉搜索树
19 | 面试题:二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先
20 | 理论讲解:二叉树遍历
21 | 理论讲解:递归&分治
22 | 面试题:Pow(x,n)
23 | 面试题:求众数
24 | 理论讲解:贪心算法
25 | 面试题:买卖股票的最佳时机
26 | 理论讲解:广度优先搜索
27 | 理论讲解:深度优先搜索
28 | 面试题:二叉树层次遍历
29 | 面试题:二叉树的最大和最小深度
30 | 面试题:生成有效括号组合
31 | 理论讲解:剪枝
32 | 面试题:N皇后问题
33 | 面试题:数独问题
34 | 理论讲解:二分查找
35 | 面试题:实现一个求解平方根的函数
36 | 理论讲解:字典树
37 | 面试题:实现一个字典树
38 | 面试题:二维网格中的单词搜索问题
39 | 理论讲解:位运算
40 | 面试题:统计位1的个数
41 | 面试题:2的幂次方问题&比特位计数问题
42 | 面试题:N皇后问题的另一种解法
43 | 理论理解:动态规划(上)
44 | 理论理解:动态规划(下)
45 | 面试题:爬楼梯
46 | 面试题:三角形的最小路径和
47 | 面试题:乘积最大子序列
48 | 面试题:股票买卖系列
49 | 面试题:最长上升子序列
50 | 面试题:零钱兑换
51 | 面试题:编辑距离
52 | 理论讲解:并查集
53 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(上)
54 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(下)
55 | 理论讲解: LRU Cache
56 | 面试题:设计和实现一个LRU Cache缓存机制
57 | 理论讲解:布隆过滤器
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算法面试通关 50 讲
小册名称:算法面试通关 50 讲
### 08 | 面试题:判断括号字符串是否有效 在编程面试中,判断括号字符串是否有效是一个经典而常考的问题。它不仅考察了面试者对栈(Stack)这一数据结构的应用能力,还间接检验了面试者的逻辑思维和问题解决能力。这类问题通常要求判断一个包含圆括号`()`、方括号`[]`、花括号`{}`的字符串是否经过适当嵌套和配对后能够完全闭合。接下来,我们将从问题解析、解题思路、代码实现、优化方向及实际应用等多个方面深入探讨这一面试题。 #### 一、问题解析 首先,明确问题的输入与输出: - **输入**:一个由圆括号`()`、方括号`[]`、花括号`{}`以及可能的其他字符组成的字符串。 - **输出**:一个布尔值,表示该字符串中的括号是否有效。 有效的括号字符串需要满足以下条件: 1. 每个左括号(`(`、`[`、`{`)都必须有一个相对应的右括号(`)`、`]`、`}`)与之配对。 2. 括号必须按照正确的顺序嵌套,即左括号必须在其对应的右括号之前出现。 #### 二、解题思路 解决这个问题的直观方法是使用栈这一数据结构。栈是一种先进后出(FILO)的数据结构,非常适合处理这种需要“后来先服务”的场景。具体步骤如下: 1. **初始化**:创建一个空栈用于存放左括号。 2. **遍历字符串**:对于字符串中的每个字符, - 如果是左括号(`(`、`[`、`{`),则将其压入栈中。 - 如果是右括号(`)`、`]`、`}`),则检查栈是否为空以及栈顶的左括号是否与当前右括号匹配。 - 如果栈为空,或者栈顶的左括号与当前右括号不匹配,则字符串无效,返回`false`。 - 如果匹配,则从栈中弹出栈顶的左括号,继续遍历下一个字符。 3. **判断结果**:遍历结束后,如果栈为空,说明所有左括号都找到了对应的右括号且正确配对,字符串有效,返回`true`;否则,字符串中存在未配对的左括号,返回`false`。 #### 三、代码实现 以下是使用Python语言实现的示例代码: ```python def isValid(s: str) -> bool: stack = [] # 初始化空栈 mapping = {'(': ')', '[': ']', '{': '}'} # 定义括号映射关系 for char in s: if char in mapping: # 如果是左括号,则压入栈 stack.append(char) elif char in mapping.values() and (not stack or mapping[stack.pop()] != char): # 如果是右括号,但栈为空或栈顶不匹配 return False return not stack # 如果栈为空,则返回True;否则返回False # 示例测试 print(isValid("()")) # True print(isValid("()[]{}")) # True print(isValid("(]")) # False print(isValid("([)]")) # False print(isValid("{[]}")) # True ``` #### 四、优化方向 虽然上述代码已经能够高效地解决问题,但在某些特定场景下,我们仍然可以考虑以下优化方向: 1. **错误处理**:在实际应用中,可能需要对输入进行更严格的验证,比如非法字符的处理。 2. **内存使用**:虽然在这个问题中栈的使用已经非常高效,但在处理极大规模数据时,可以考虑使用更紧凑的数据结构来减少内存占用。 3. **性能优化**:对于极端长的字符串,可以考虑使用更高效的算法或数据结构来进一步提高性能。不过,在大多数情况下,上述实现已经足够高效。 #### 五、实际应用 判断括号有效性在多种场景下都有实际应用,包括但不限于: 1. **编程语言解析**:在编译器或解释器中,判断代码中的括号是否有效是语法分析的重要步骤。 2. **文本编辑器**:许多文本编辑器提供自动匹配括号的功能,这背后就需要用到判断括号有效性的算法。 3. **配置文件解析**:在处理JSON、XML等配置文件时,确保括号(或其他类似结构的分隔符)的正确性是非常重要的。 4. **数学表达式计算**:在解析数学表达式时,首先需要验证括号的正确性,以确保运算顺序的正确执行。 通过这个问题,我们不仅能够掌握栈的基本用法,还能深刻理解数据结构如何在实际问题中发挥作用,从而提升自己的编程能力和问题解决能力。
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07 | 理论讲解:堆栈&队列
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09 | 面试题:用队列实现栈&用栈实现队列
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