题目描述(困难难度)
给一个一堆括号的字符串,然后返回最长的合法的括号的长度。关于括号的问题,我们在 题和 22 题也讨论过。
解法一 暴力解法
列举所有的字符串,然后判断每个字符串是不是符合。当然这里可以做个优化就是,因为合法字符串一定是偶数个,所以可以只列举偶数长度的字符串。列举从 0 开始的,长度是 2、4、6 ……的字符串,列举下标从 1 开始的,长度是 2、4、6 ……的字符串,然后循环下去。当然判断字符串是否符合,利用栈来实现,在之前已经讨论过了。
时间复杂度: 列举字符串是 O(n²),判断是否是合法序列是 O(n),所以总共是 O(n³)。
空间复杂度:O(n),每次判断的时候,栈的大小。
这个算法,leetCode 会报时间超时。
解法二 暴力破解优化
解法一中,我们会做很多重复的判断,例如类似于这样的,()()(),从下标 0 开始,我们先判断长度为 2 的是否是合法序列。然后再判断长度是 4 的字符串是否符合,但会从下标 0 开始判断。判断长度为 6 的字符串的时候,依旧从 0 开始,但其实之前已经确认前 4 个已经组成了合法序列,所以我们其实从下标 4 开始判断就可以了。
基于此,我们可以换一个思路,我们判断从每个位置开始的最长合法子串是多长即可。而判断是否是合法子串,我们不用栈,而是用一个变量记录当前的括号情况,遇到左括号加 1,遇到右括号减 1,如果变成 0 ,我们就更新下最长合法子串。
时间复杂度:O(n²)。
空间复杂度:O(1)。
解法三 动态规划
首先定义动态规划的数组代表什么
dp [ i ] 代表以下标 i 结尾的合法序列的最长长度,例如下图
下标 1 结尾的最长合法字符串长度是 2,下标 3 结尾的最长字符串是 str [ 0 , 3 ],长度是 4 。
我们来分析下 dp 的规律。
首先我们初始化所有的 dp 都等于零。
以左括号结尾的字符串一定是非法序列,所以 dp 是零,不用更改。
以右括号结尾的字符串分两种情况。
-
dp [ i ] = dp [ i - 2] + 2 (前一个合法序列的长度,加上当前新增的长度 2)
类似于上图中 index = 3 的时候的情况。
dp [ 3 ] = dp [ 3 - 2 ] + 2 = dp [ 1 ] + 2 = 2 + 2 = 4
上边的分析可以结合图看一下,可以更好的理解,下边看下代码。
时间复杂度:遍历了一次,O(n)。
空间复杂度:O(n)。
解法四 使用栈
从左到右扫描字符串,栈顶保存当前扫描的时候,合法序列前的一个位置位置下标是多少,啥意思嘞?
我们扫描到左括号,就将当前位置入栈。
扫描到右括号,就将栈顶出栈(代表栈顶的左括号匹配到了右括号),然后分两种情况。
栈不空,那么就用当前的位置减去栈顶的存的位置,然后就得到当前合法序列的长度,然后更新一下最长长度。
栈是空的,说明之前没有与之匹配的左括号,那么就将当前的位置入栈。
看下图示,更好的理解一下。
再看下代码
时间复杂度: O(n)。
空间复杂度:O(n)。
解法五 神奇解法
保持时间复杂度是 O(n),将空间复杂度优化到了 O(1),它的动机是怎么想到的没有理出来,就介绍下它的想法吧。
从左到右扫描,用两个变量 left 和 right 保存的当前的左括号和右括号的个数,都初始化为 0 。
- 如果左括号个数等于右括号个数了,那么就更新合法序列的最长长度。
- 如果左括号数目小于右括号个数了,那么后边无论是什么,此时都不可能是合法序列了,此时 left 和 right 归 0,然后接着扫描。
从左到右扫描完毕后,同样的方法从右到左再来一次,因为类似这样的情况 ( ( ( ) ) ,如果从左到右扫描到最后,left = 3,right = 2,期间不会出现 left == right。但是如果从右向左扫描,扫描到倒数第二个位置的时候,就会出现 left = 2,right = 2 ,就会得到一种合法序列。
时间复杂度:O(n)。
空间复杂度:O(1)。
总
这几种算法,暴力破解和动态规划我觉得想的话,还是能分析出来的话,最后两种算法感觉是去挖掘题的本质得到的算法,普适性不是很强。但最后一种算法,从左到右,从右到左,是真的强。
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