题目描述
有效括号字符串为空 ("")、"(" + A + ")" 或 A + B,其中 A 和 B 都是有效的括号字符串,+ 代表字符串的连接。例如,"","()","(())()" 和 "(()(()))" 都是有效的括号字符串。
如果有效字符串 S 非空,且不存在将其拆分为 S = A+B 的方法,我们称其为原语(primitive),其中 A 和 B 都是非空有效括号字符串。
给出一个非空有效字符串 S,考虑将其进行原语化分解,使得:S = P_1 + P_2 + ... + P_k,其中 P_i 是有效括号字符串原语。
对 S 进行原语化分解,删除分解中每个原语字符串的最外层括号,返回 S 。
示例
示例 1:
输入:"(()())(())"
输出:"()()()"
解释:
输入字符串为 "(()())(())",原语化分解得到 "(()())" + "(())",
删除每个部分中的最外层括号后得到 "()()" + "()" = "()()()"。
示例 2:
输入:"(()())(())(()(()))"
输出:"()()()()(())"
解释:
输入字符串为 "(()())(())(()(()))",原语化分解得到 "(()())" + "(())" + "(()(()))",
删除每隔部分中的最外层括号后得到 "()()" + "()" + "()(())" = "()()()()(())"。
示例 3:
输入:"()()"
输出:""
解释:
输入字符串为 "()()",原语化分解得到 "()" + "()",
删除每个部分中的最外层括号后得到 "" + "" = ""。
提示:
- S.length <= 10000
- S[i] 为 "(" 或 ")"
- S 是一个有效括号字符串
解答
- 自己解答:
class Solution {
public String removeOuterParentheses(String S) {
Stack<Character> stack = new Stack<>();
char c ;
StringBuilder sum = new StringBuilder();
for(int i=0;i<S.length();i++){
c = S.charAt(i);
if(stack.size()==1&&c==')'){
stack.pop();
}else if(stack.size()==1&&c!=')'){
stack.push(c);
sum.append(c);
}else if(stack.size()>1&&c==')'){
stack.pop();
sum.append(c);
}else if(stack.size()>1&&c=='('){
stack.push(c);
sum.append(c);
}else if(stack.size()==0){
stack.push(c);
}
}
return sum.toString();
}
}
- 热门答案
class Solution {
public String removeOuterParentheses(String S) {
StringBuilder ans = new StringBuilder();
Stack<Character> stack = new Stack<>();
int start = 0;// 初始化原语的起始位置
int end = 0;// 初始化原语的结束位置
boolean flag = false;// 标志每个原语
for (int i = 0;i < S.length();i++) {
char ch = S.charAt(i);
if (ch == '(') {// 遇到左括号,入栈
stack.push(ch);
if (!flag) {// 遇到的第一个左括号,是原语的开始位置,记录下原语开始位置
start = i;
flag = true;
}
}
if (ch == ')') {// 遇到右括号,出栈
stack.pop();
if (stack.isEmpty()) {// 当栈空的时候,找到了一个完整的原语
end = i;// 记录下结束位置
ans.append(S.substring(start + 1,end));// 去掉原语的最外层括号,并追加到答案中
flag = false;// 置标志为false,往后接着找下一个原语
start = end;// 往后找,再次初始化原语开始位置
}
}
}
return ans.toString();
}
}
- 性能对比
答案 | 提交结果 | 执行时间 | 内存消耗 |
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自己解答 | 通过 | 27ms | 37.2M |
热门答案 | 通过 | 18ms | 37.6M |
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