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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
### 30 | 面试题:生成有效括号组合 在算法面试中,生成有效括号组合是一道经典且富有挑战性的题目。它不仅考察了面试者对递归、回溯算法的理解,还间接评估了其对栈这种数据结构的掌握程度。本章节将深入剖析这个问题,从问题分析、算法设计到代码实现,全方位解析如何高效地生成所有有效的括号组合。 #### 一、问题概述 题目要求:给定一个整数`n`,代表需要使用的括号对数(即左括号`(`和右括号`)`各`n`个),要求编写一个函数来生成所有可能的、并且有效的括号组合。例如,当`n = 3`时,有效的括号组合包括`"((()))"`, `"(()())"`, `"(())()"`, `"()(())"`, `"()()()"`。 #### 二、问题分析 1. **有效性定义**:有效的括号组合必须满足两个条件:一是每个左括号`(`都必须有对应的右括号`)`与之匹配;二是任何位置上的右括号`)`的数量不能超过其左侧的左括号`(`的数量。 2. **递归与回溯**:由于需要穷举所有可能的括号排列,并检查其有效性,自然想到使用递归结合回溯的方法。递归可以帮助我们遍历所有可能的分支,而回溯则允许我们在发现当前路径不满足条件时,能够返回到上一步并尝试其他路径。 3. **剪枝优化**:在递归过程中,如果当前位置上的右括号`)`数量超过了左括号`(`的数量,或者剩余的左括号数量已经不足以匹配剩余的右括号数量,则可以提前终止当前路径的搜索,这种策略称为剪枝,能有效减少不必要的计算。 #### 三、算法设计 基于上述分析,我们可以设计如下算法: 1. **初始化**:定义一个空字符串用于存储当前的括号组合,以及两个计数器分别记录剩余的左括号和右括号的数量。 2. **递归函数**:编写一个递归函数,该函数接收当前括号组合字符串、剩余左括号数量、剩余右括号数量作为参数。 3. **递归终止条件**:当剩余左括号和右括号数量都为0时,说明已经生成了一个有效的括号组合,将其添加到结果集中。 4. **递归逻辑**: - 如果剩余左括号数量大于0,则可以选择添加一个左括号,并递归调用函数,同时减少剩余左括号的数量。 - 如果剩余右括号数量不小于剩余左括号数量(保证有效性),则可以选择添加一个右括号,并递归调用函数,同时减少剩余右括号的数量。 5. **回溯**:在每次递归调用返回后,需要撤销上一步的操作(即删除最后添加的括号),以便尝试其他可能性。 #### 四、代码实现 以下是使用Python实现的代码示例: ```python def generateParenthesis(n): def backtrack(s, left, right): if len(s) == 2 * n: # 递归终止条件 result.append(s) return if left < n: # 剩余左括号数量大于0 backtrack(s + '(', left + 1, right) if right < left: # 剩余右括号数量不小于剩余左括号数量 backtrack(s + ')', left, right + 1) result = [] backtrack("", 0, 0) return result # 示例 n = 3 print(generateParenthesis(n)) ``` #### 五、算法复杂度分析 - **时间复杂度**:由于需要生成所有可能的括号组合,并检查其有效性,时间复杂度为指数级。具体来说,对于`n`对括号,有效组合的数量由卡特兰数给出,约为`4^n / (n * sqrt(πn))`,因此时间复杂度可以近似为O(4^n / sqrt(n))。 - **空间复杂度**:递归过程中,系统栈的深度最大可达`2n`(当所有括号都按顺序排列时),同时还需要存储结果集,因此空间复杂度为O(n)加上结果集的大小,后者在最坏情况下接近O(4^n / sqrt(n))。 #### 六、总结与扩展 通过本题,我们不仅掌握了如何使用递归和回溯算法解决组合问题,还深刻理解了有效括号组合的特性及其生成逻辑。此外,本题还可以进一步扩展,比如增加括号种类的数量(如加入花括号`{}`和方括号`[]`),或者对生成的括号组合进行排序等。这些扩展都能加深我们对算法的理解和应用能力。 总之,生成有效括号组合是一道极具代表性的算法面试题,它不仅考察了面试者的编程技能,还考验了其逻辑思维和问题解决能力。希望本章内容能帮助读者更好地掌握这一知识点,并在未来的面试中脱颖而出。
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