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    题很长。这个题难度中等。但是代码很少。但是一下又容易想不到怎么做。唉。
    tag有动态规划的,有贪心算法的,有二分查找的。
    然后做的时候用的是栈。
    这个题不是很难,但是要好好想想,多做题,多回头看。
    题目:

    1111. 有效括号的嵌套深度
    
    有效括号字符串 定义:对于每个左括号,都能找到与之对应的右括号,反之亦然。详情参见题末「有效括号字符串」部分。
    
    嵌套深度 depth 定义:即有效括号字符串嵌套的层数,depth(A) 表示有效括号字符串 A 的嵌套深度。详情参见题末「嵌套深度」部分。
    
    给你一个「有效括号字符串」 seq,请你将其分成两个不相交的有效括号字符串,A 和 B,并使这两个字符串的深度最小。
    
    不相交:每个 seq[i] 只能分给 A 和 B 二者中的一个,不能既属于 A 也属于 B 。
    A 或 B 中的元素在原字符串中可以不连续。
    A.length + B.length = seq.length
    深度最小:max(depth(A), depth(B)) 的可能取值最小。 
    划分方案用一个长度为 seq.length 的答案数组 answer 表示,编码规则如下:
    
    answer[i] = 0,seq[i] 分给 A 。
    answer[i] = 1,seq[i] 分给 B 。
    如果存在多个满足要求的答案,只需返回其中任意 一个 即可。
    
    示例 1:
    
    输入:seq = "(()())"
    输出:[0,1,1,1,1,0]
    示例 2:
    
    输入:seq = "()(())()"
    输出:[0,0,0,1,1,0,1,1]
    解释:本示例答案不唯一。
    按此输出 A = "()()", B = "()()", max(depth(A), depth(B)) = 1,它们的深度最小。
    像 [1,1,1,0,0,1,1,1],也是正确结果,其中 A = "()()()", B = "()", max(depth(A), depth(B)) = 1 。 
     
    
    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-nesting-depth-of-two-valid-parentheses-strings
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
    

    代码:

    class Solution:
        def maxDepthAfterSplit(self, seq: str) -> List[int]:
            res = []
            d = 0
            for n in seq:
                if n=='(':
                    res.append(d%2)
                    d += 1
                else:
                    d -= 1
                    res.append(d%2)
            return res
    

    d是记录栈的高度。自己写几个用例撸一下就好了。
    多回头看,多写代码,就这样吧。
    注意考虑用例的边界情况,考虑代码的鲁棒性。
    不光leetcode如此,实际应用更如此。
    再见。

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  • 1.题意:给出一个字符串序列,代表排列大小关系。去求符合该大小关系所有排列数目。 2.思路一:关键能分析出来1.降序与升序种类是与最后一数字大小是相关。 2.以及降序与升序过程是怎么做到。 class ...

    https://www.cnblogs.com/grandyang/p/11094525.html
    详细过程请看链接内容。
    1.题意:给出一个字符串序列,代表排列的大小关系。去求符合该大小关系的所有排列数目。
    2.思路一:关键能分析出来1.降序与升序的种类是与最后一个数字大小是相关的。 2.以及降序与升序过程是怎么做到的。

    class Solution {
    public:
        int numPermsDISequence(string S) {
            int res = 0, n = S.size(), M = 1e9 + 7;
            vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(n + 1));
            dp[0][0] = 1;
            for (int i = 1; i <= n; ++i) {
                for (int j = 0; j <= i; ++j) {
                    if (S[i - 1] == 'D') {
                        for (int k = j; k <= i - 1; ++k) {
                            dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - 1][k]) % M;
                        } 
                    } else {
                        for (int k = 0; k <= j - 1; ++k) {
                            dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - 1][k]) % M;
                        }
                    }
                }
            }
            for (int i = 0; i <= n; ++i) {
                res = (res + dp[n][i]) % M;
            }
            return res;
        }
    };
    
    

    3.思路二:关键能分析出这种逻辑思路(感觉像是废话,但总得知道自己以后做题时要分析什么)。对应于这种逻辑思路的降序和升序过程的细节要搞清楚。(这里根据题目特点做了一个小优化

    class Solution {
    public:
        int numPermsDISequence(string S) {
            int n = S.size(), M = 1e9 + 7;
            vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(n + 1));
            for (int j = 0; j <= n; ++j) dp[0][j] = 1;
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                if (S[i] == 'I') {
                    for (int j = 0, cur = 0; j < n - i; ++j) {
                        dp[i + 1][j] = cur = (cur + dp[i][j]) % M;
                    }
                } else {
                    for (int j = n - 1 - i, cur = 0; j >= 0; --j) {
                        dp[i + 1][j] = cur = (cur + dp[i][j + 1]) % M;
                    }
                }
            }
            return dp[n][0];
        }
    };
    
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