当前位置: 首页 > news >正文

力扣22. 括号生成

数字 n 代表生成括号的对数,请你设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。

示例 1:输入:n = 3     输出:["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]

示例 2:输入:n = 1     输出:["()"]

回溯法:

class Solution {
public:vector<string> ret;string s;//存储某一个组合//left:剩余的左括号数量//right:剩余的右括号数量void dfs(int left,int right,string& s){if(!left&&!right){ret.push_back(s);return;}if(left){s.push_back('(');dfs(left-1,right,s);s.pop_back();}if(right&&left<right){s.push_back(')');dfs(left,right-1,s);s.pop_back();}}vector<string> generateParenthesis(int n) {dfs(n,n,s);return ret;}
};

执行顺序:

dfs(2, 2, "")  // 初始调用
├── dfs(1, 2, "(")  // 选择左括号
│   ├── dfs(0, 2, "((")  // 选择左括号
│   │   ├── dfs(0, 1, "(()")  // 选择右括号
│   │   │   ├── dfs(0, 0, "(())")  // 选择右括号
│   │   │   │   ├── ret.push_back("(())")  // 保存结果
│   │   │   │   └── 回溯: s.pop_back()  // s = "(()"
│   │   │   └── 回溯: s.pop_back()  // s = "(("
│   │   └── 回溯: s.pop_back()  // s = "("
│   ├── dfs(1, 1, "()")  // 选择右括号
│   │   ├── dfs(0, 1, "()(")  // 选择左括号
│   │   │   ├── dfs(0, 0, "()()")  // 选择右括号
│   │   │   │   ├── ret.push_back("()()")  // 保存结果
│   │   │   │   └── 回溯: s.pop_back()  // s = "()("
│   │   │   └── 回溯: s.pop_back()  // s = "()"
│   │   └── 回溯: s.pop_back()  // s = "("
│   └── 回溯: s.pop_back()  // s = ""
└── // dfs(2, 1, ")") - invalid,不执行
                      dfs(2, 2, "")/                \dfs(1, 2, "(")       // dfs(2, 1, ")") - invalid,因为左括号数量不能大于右括号数量/           \dfs(0, 2, "((")    dfs(1, 1, "()")|                      |dfs(0, 1, "(()")  dfs(0, 1, "()(")|                      |
dfs(0, 0, "(())")  dfs(0, 0, "()()")|                      |
ret.push_back("(())")  ret.push_back("()()")

相关文章:

力扣22. 括号生成

数字 n 代表生成括号的对数&#xff0c;请你设计一个函数&#xff0c;用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。 示例 1&#xff1a;输入&#xff1a;n 3 输出&#xff1a;["((()))","(()())","(())()","()(())","()()(…...

检测窗口是否最大化兼容 Win10/11

检测窗口是否最大化&#xff08;窗口覆盖或独占全屏&#xff09;兼容 Win10/11 问题描述 在 Win10/11 上有很多 UWP 进程&#xff0c;检测窗口是否最大化将迎来新的挑战。这些窗口以其不能够使用 Win32 的 IsWindowVisible 获取窗口可见性为特征。此时&#xff0c;必须使用 D…...

【qsort函数】

前言 我们要学习qsort函数并利用冒泡函数仿照qsort函数 首先我们要了解一下qsort&#xff08;快速排序&#xff09; 这是函数的的基本参数 void qsort (void* base, size_t num, size_t size,int (*compar)(const void*,const void*)); 简单解释一下 base&#xff1a;指向…...

python类元编程示例-使用类型注解来检查转换属性值的类框架

用三种方式实现使用类型注解来检查转换属性值的类框架 1 __init_subclass__方式 1.1 代码实现 from collections.abc import Callable # <1> from typing import Any, NoReturn, get_type_hints from typing import Dict, Typeclass Field:def __init__(self, name: …...

Python3 笔记:字符串的 zfill() 和 rjust()

1、zfill() 方法返回指定长度的字符串&#xff0c;原字符串右对齐&#xff0c;前面填充0。 语法&#xff1a;str.zfill(width) width &#xff1a;指定字符串的长度。原字符串右对齐&#xff0c;前面填充0。 str1 2546 str2 2 print(str1.zfill(10)) # 运行结果&#xff1…...

SpringBoot项目启动提示端口号占用

Windows环境下&#xff0c;SpringBoot项目启动时报端口号占用&#xff1a; *************************** APPLICATION FAILED TO START ***************************Description:Web server failed to start. Port 8080 was already in use.Action:Identify and stop the proc…...

音视频开发23 FFmpeg 音频重采样

代码实现的功能 目的是 将&#xff1a; 一个采样率为 44100&#xff0c;采样通道为 2&#xff0c;格式为 AV_SAMPLE_FMT_DBL 的 in.pcm 数据 转换成 一个采样率为 48000&#xff0c;采样通道为 1&#xff0c;格式为 AV_SAMPLE_FMT_S16 的 out.pcm 数据 1.重采样 1.1 为什么要重…...

windows系统下安装fnm

由于最近做项目要切换多个node版本&#xff0c;查询了一下常用的有nvm和fnm这两种&#xff0c;对比了一下选择了fnm。 下载fnm 有两种方式&#xff0c;目前最新版本是1.37.0&#xff1a; 1.windows下打开powershell&#xff0c;执行以下命令下载fnm winget install Schniz.f…...

【Linux网络】传输层协议 - UDP

文章目录 一、传输层&#xff08;运输层&#xff09;运输层的特点复用和分用再谈端口号端口号范围划分认识知名端口号&#xff08;Well-Know Port Number&#xff09;两个问题① 一个进程是否可以绑定多个端口号&#xff1f;② 一个端口号是否可以被多个进程绑定&#xff1f; n…...

debugger(四):源代码

〇、前言 终于来到令人激动的源代码 level 了&#xff0c;这里将会有一些很有意思的算法&#xff0c;来实现源代码级别的调试&#xff0c;这将会非常有趣。 一、使用 libelfin 库 我们不可能直接去读取整个 .debug info 段来进行设置&#xff0c;这是没有必要的&#xff0c;…...

基于运动控制卡的圆柱坐标机械臂设计

1 方案简介 介绍一种基于运动控制卡制作一款scara圆柱坐标的机械臂设计方案&#xff0c;该方案控制器用运动控制卡制作一台三轴机械臂&#xff0c;用于自动抓取和放料操作。 2 组成部分 该机械臂的组成部分有研华运动控制卡&#xff0c;触摸屏&#xff0c;三轴圆柱坐标的平面运…...

MongoDBTemplate-基本文档查询

文章目录 流程概述步骤1&#xff1a;创建一个MongoDB的连接步骤2&#xff1a;创建一个查询对象Query步骤3&#xff1a;设置需要查询的字段步骤4&#xff1a;使用查询对象执行查询操作 流程概述 步骤描述步骤1创建一个MongoDB的连接步骤2创建一个查询对象Query步骤3设置需要查询…...

23种设计模式——创建型模式

设计模式 文章目录 设计模式创建型模式单例模式 [1-小明的购物车](https://kamacoder.com/problempage.php?pid1074)工厂模式 [2-积木工厂](https://kamacoder.com/problempage.php?pid1076)抽象⼯⼚模式 [3-家具工厂](https://kamacoder.com/problempage.php?pid1077)建造者…...

idm究竟有哪些优势

IDM&#xff08;Internet Download Manager&#xff09;是一款广受好评的下载管理工具&#xff0c;其主要优势包括&#xff1a; 高速下载&#xff1a;IDM支持最大32线程的下载&#xff0c;可以显著提升下载速度1。文件分类下载&#xff1a;IDM可以根据文件后缀进行分类&#x…...

如何学习Golang语言!

第一部分&#xff1a;Go语言概述 起源与设计哲学&#xff1a;Go语言由Robert Griesemer、Rob Pike和Ken Thompson三位Google工程师设计&#xff0c;旨在解决现代编程中的一些常见问题&#xff0c;如编译速度、运行效率和并发编程。主要特点&#xff1a;Go语言的语法简单、编译…...

Redis系列之淘汰策略介绍

Redis系列之淘汰策略介绍 文章目录 为什么需要Redis淘汰策略&#xff1f;Redis淘汰策略分类Redis数据淘汰流程源码验证淘汰流程Redis中的LRU算法Redis中的LFU算法 为什么需要Redis淘汰策略&#xff1f; 由于Redis内存是有大小的&#xff0c;当内存快满的时候&#xff0c;又没有…...

sql 调优

sql 调优 SQL调优是一个复杂的过程&#xff0c;涉及多个方面&#xff0c;包括查询优化、索引优化、表结构优化等。以下是一些基本的SQL调优策略&#xff1a; 使用索引&#xff1a;确保查询中涉及的列都有适当的索引。 查询优化&#xff1a;避免使用SELECT *&#xff0c;只选取…...

【UML用户指南】-13-对高级结构建模-包

目录 1、名称 2、元素 3、可见性 4、引入与引出 用包把建模元素安排成可作为一个组来处理的较大组块。可以控制这些元素的可见性&#xff0c;使一些元素在包外是可见的&#xff0c;而另一些元素要隐藏在包内。也可以用包表示系统体系结构的不同视图。 狗窝并不复杂&#x…...

前端面试题日常练-day63 【面试题】

题目 希望这些选择题能够帮助您进行前端面试的准备&#xff0c;答案在文末 1. TypeScript中&#xff0c;以下哪个关键字用于声明一个类的构造函数&#xff1f; a) constructor b) init c) create d) initialize 2. 在TypeScript中&#xff0c;以下哪个符号用于声明可选的函…...

GAN的入门理解

这一篇主要是关于生成对抗网络的模型笔记&#xff0c;有一些简单的证明和原理&#xff0c;是根据李宏毅老师的课程整理的&#xff0c;下面有链接。本篇文章主要就是梳理基础的概念和训练过程&#xff0c;如果有什么问题的话也可以指出的。 李宏毅老师的课程链接 1.概述 GAN是…...

基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件

1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹&#xff0c;并新增内容 3.创建package文件夹...

SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现

摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序&#xff0c;以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务&#xff0c;提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持&#xff1b;利用 uniapp 实现跨平台前…...

RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程

本文较长&#xff0c;建议点赞收藏&#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料&#xff0c;尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理&#xff0c;深入讲解梯度消失/爆炸问题&#xff0c;并通过LSTM/GRU结构实现解决方案&#xff0c;提供时间序列预测和文本生成…...

Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?

Redis 的发布订阅&#xff08;Pub/Sub&#xff09;模式与专业的 MQ&#xff08;Message Queue&#xff09;如 Kafka、RabbitMQ 进行比较&#xff0c;核心的权衡点在于&#xff1a;简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学&#xff1f;传统医学奠基期&#xff08;远古 - 17 世纪&#xff09;近代医学转型期&#xff08;17 世纪 - 19 世纪末&#xff09;​现代医学成熟期&#xff08;20世纪至今&#xff09; 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

【生成模型】视频生成论文调研

工作清单 上游应用方向&#xff1a;控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...

Linux 中如何提取压缩文件 ?

Linux 是一种流行的开源操作系统&#xff0c;它提供了许多工具来管理、压缩和解压缩文件。压缩文件有助于节省存储空间&#xff0c;使数据传输更快。本指南将向您展示如何在 Linux 中提取不同类型的压缩文件。 1. Unpacking ZIP Files ZIP 文件是非常常见的&#xff0c;要在 …...

深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言 在深度学习中&#xff0c;我们训练出的神经网络往往非常庞大&#xff08;比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer&#xff09;&#xff0c;虽然精度很高&#xff0c;但“太重”了&#xff0c;运行起来很慢&#xff0c;占用内存大&#xff0c;不适合部署到手机、摄…...

DiscuzX3.5发帖json api

参考文章&#xff1a;PHP实现独立Discuz站外发帖(直连操作数据库)_discuz 发帖api-CSDN博客 简单改造了一下&#xff0c;适配我自己的需求 有一个站点存在多个采集站&#xff0c;我想通过主站拿标题&#xff0c;采集站拿内容 使用到的sql如下 CREATE TABLE pre_forum_post_…...

​​企业大模型服务合规指南:深度解析备案与登记制度​​

伴随AI技术的爆炸式发展&#xff0c;尤其是大模型&#xff08;LLM&#xff09;在各行各业的深度应用和整合&#xff0c;企业利用AI技术提升效率、创新服务的步伐不断加快。无论是像DeepSeek这样的前沿技术提供者&#xff0c;还是积极拥抱AI转型的传统企业&#xff0c;在面向公众…...