В этой статье блога мы рассмотрим различные методы решения проблемы поиска самой длинной допустимой подстроки в круглых скобках. Мы рассмотрим несколько подходов, включая динамическое программирование, стековые алгоритмы и регулярные выражения. Каждый метод будет сопровождаться примерами кода, иллюстрирующими его реализацию. Давайте погрузимся!

Метод 1: динамическое программирование
Динамическое программирование — мощный метод решения задач оптимизации. Мы также можем использовать его для поиска самой длинной допустимой подстроки в круглых скобках. Вот как это работает:

def longest_valid_parentheses_dp(s):
    n = len(s)
    dp = [0] * n
    max_len = 0
    for i in range(1, n):
        if s[i] == ')':
            if s[i - 1] == '(':
                dp[i] = dp[i - 2] + 2 if i >= 2 else 2
            elif i - dp[i - 1] > 0 and s[i - dp[i - 1] - 1] == '(':
                dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - dp[i - 1] - 2] + 2 if i - dp[i - 1] >= 2 else dp[i - 1] + 2
            max_len = max(max_len, dp[i])
    return max_len

Метод 2: подход на основе стека
Другой подход к решению проблемы с самыми длинными допустимыми круглыми скобками — использование стека. Вот как мы можем это реализовать:

def longest_valid_parentheses_stack(s):
    stack = [-1]
    max_len = 0
    for i in range(len(s)):
        if s[i] == '(':
            stack.append(i)
        else:
            stack.pop()
            if len(stack) == 0:
                stack.append(i)
            else:
                max_len = max(max_len, i - stack[-1])
    return max_len

Метод 3. Регулярные выражения
Регулярные выражения предоставляют краткий способ сопоставления шаблонов в строках. Мы можем использовать их для идентификации допустимых подстрок в круглых скобках. Вот пример реализации:

import re
def longest_valid_parentheses_regex(s):
    pattern = r'\(\)'
    max_len = 0
    while re.search(pattern, s):
        s = re.sub(pattern, '', s)
        max_len = max(max_len, len(s))
    return max_len

В этой статье мы рассмотрели три различных метода поиска самой длинной допустимой подстроки в круглых скобках. Мы обсудили динамическое программирование, стековые алгоритмы и регулярные выражения. Каждый метод имеет свои преимущества и может применяться исходя из конкретных требований задачи. Поняв эти методы и их реализацию в коде, вы теперь обладаете знаниями, позволяющими эффективно решать проблемы с самыми длинными допустимыми круглыми скобками.

Не забудьте выбрать наиболее подходящий метод в зависимости от размера входных данных и сложности проблемы. Приятного кодирования!