LeetCode刷题指南
第 0 章 hot100
0.1 哈希
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
0.4 子串
0.5 普通数组
0.6 矩阵
0.7 链表
0.8 二叉树
0.9 图论
0.10 回溯
0.11 二分查找
0.12 栈
0.13 堆
0.14 贪心算法
0.15 动态规划
0.16 多维动态规划
0.17 技巧
第0-1章 面试经典150
0.1 数组/字符串
0.2 双指针
0.3 滑动窗口
链表
二叉树
第 1 章 最易懂的贪心算法
1.1 算法解释
1.2 分配问题
1.3 区间问题
1.4 练习
第 2 章 玩转双指针
2.1 算法解释
2.2 Two Sum
2.3 归并两个有序数组
2.4 滑动窗口
2.5 快慢指针
2.6 练习
第 3 章 居合斩!二分查找
3.1 算法解释
3.2 求开方
3.3 查找区间
3.4 查找峰值
3.5 旋转数组查找数字
3.6 练习
第 4 章 千奇百怪的排序算法
4.1 常用排序算法
4.2 快速选择
4.3 桶排序
4.4 练习
第 5 章 一切皆可搜索
5.1 算法解释
5.2 深度优先搜索
5.3 回溯法
5.4 广度优先搜索
5.5 练习
第 6 章 深入浅出动态规划
6.1 算法解释
6.2 基本动态规划:一维
6.3 基本动态规划:二维
6.4 分割类型题
6.5 子序列问题
6.6 背包问题
6.7 字符串编辑
6.8 股票交易
6.9 练习
第 7 章 化繁为简的分治法
7.1 算法解释
7.2 表达式问题
7.3 练习
第 8 章 巧解数学问题
8.1 引言
8.2 公倍数与公因数
8.3 质数
8.4 数字处理
8.5 随机与取样
8.6 练习
第 9 章 神奇的位运算
9.1 常用技巧
9.2 位运算基础问题
9.3 二进制特性
9.4 练习
第 10 章 妙用数据结构
10.1 C++ STL
10.2 Python 常用数据结构
10.3 数组
10.4 栈和队列
10.5 单调栈
10.6 优先队列
10.7 双端队列
10.8 哈希表
10.9 多重集合和映射
10.10 前缀和与积分图
10.11 练习
第 11 章 令人头大的字符串
11.1 引言
11.2 字符串比较
11.3 字符串理解
11.4 字符串匹配
11.5 练习
第 12 章 指针三剑客之一:链表
12.1 数据结构介绍
12.2 链表的基本操作
12.3 其它链表技巧
12.4 练习
第 13 章 指针三剑客之二:树
13.1 数据结构介绍
13.2 树的递归
13.3 层次遍历
13.4 前中后序遍历
13.5 二叉查找树
13.6 字典树
13.7 练习
第 14 章 指针三剑客之三:图
14.1 数据结构介绍
14.2 二分图
14.3 拓扑排序
14.4 练习
第 15 章 更加复杂的数据结构
15.1 引言
15.2 并查集
15.3 复合数据结构
15.4 练习
第16章 面试题
第 17 章 十大经典排序算法
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7.2 表达式问题
# 7.2 表达式问题 ## [241. Different Ways to Add Parentheses](https://leetcode.com/problems/different-ways-to-add-parentheses/) ### 题目描述 给定一个只包含加、减和乘法的数学表达式,求通过加括号可以得到多少种不同的结果。 ### 输入输出样例 输入是一个字符串,表示数学表达式;输出是一个数组,存储所有不同的加括号结果。 ``` Input: "2-1-1" Output: [0, 2] ``` 在这个样例中,有两种加括号结果:((2-1)-1) = 0 和 (2-(1-1)) = 2。 ### 题解 利用分治思想,我们可以把加括号转化为,对于每个运算符号,先执行处理两侧的数学表达式,再处理此运算符号。注意边界情况,即字符串内无运算符号,只有数字。 ```py def diffWaysToCompute(expression: str) -> List[int]: ways = [] op_funcs = { "+": (lambda x, y: x + y), "-": (lambda x, y: x - y), "*": (lambda x, y: x * y), } for i, c in enumerate(expression): if c not in op_funcs: continue left = diffWaysToCompute(expression[:i]) right = diffWaysToCompute(expression[i + 1 :]) ways += [op_funcs[c](l, r) for l in left for r in right] return [int(expression)] if len(ways) == 0 else ways ``` 我们发现,某些被 divide 的子字符串可能重复出现多次,因此我们可以用 memoization 来去重。比如建立一个哈希表,key 是 (l, r),value 是 ways。每次遇到相同的 (l, r),我们可以直接返回已经计算过的 ways。或者与其我们从上到下用分治处理 +memoization,不如直接从下到上用动态规划处理。 ```py def diffWaysToCompute(expression: str) -> List[int]: # re.split可以将操作符(\D)和数字直接分开。 sections = re.split(r"(\D)", expression) nums = [int(num) for num in sections if num.isdigit()] ops = [op for op in sections if not op.isdigit()] n = len(nums) dp = [[[] for _ in range(n)] for _ in range(n)] op_funcs = { "+": (lambda x, y: x + y), "-": (lambda x, y: x - y), "*": (lambda x, y: x * y), } for i in range(n): for j in range(i, -1, -1): if i == j: dp[j][i].append(nums[i]) continue for k in range(j, i): dp[j][i] += [op_funcs[ops[k]](l, r) for l in dp[j][k] for r in dp[k + 1][i]] return dp[0][n - 1] ```
嘉心糖糖
2025年3月11日 19:19
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