【LeetCode题目详解】第五章 栈与队列part02 20. 有效的括号 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 150. 逆波兰表达式求值 （day11补）
本文章代码以c++为例！
一、力扣第20题：有效的括号
思路
# 题外话
括号匹配是使用栈解决的经典问题。
题意其实就像我们在写代码的过程中，要求括号的顺序是一样的，有左括号，相应的位置必须要有右括号。
如果还记得编译原理的话，编译器在 词法分析的过程中处理括号、花括号等这个符号的逻辑，也是使用了栈这种数据结构。
再举个例子，linux系统中，cd这个进入目录的命令我们应该再熟悉不过了。
cd a/b/c/../../
这个命令最后进入a目录，系统是如何知道进入了a目录呢 ，这就是栈的应用（其实可以出一道相应的面试题了）
所以栈在计算机领域中应用是非常广泛的。
有的同学经常会想学的这些数据结构有什么用，也开发不了什么软件，大多数同学说的软件应该都是可视化的软件例如APP、网站之类的，那都是非常上层的应用了，底层很多功能的实现都是基础的数据结构和算法。
所以数据结构与算法的应用往往隐藏在我们看不到的地方！
这里我就不过多展开了，先来看题。
# 进入正题
由于栈结构的特殊性，非常适合做对称匹配类的题目。
首先要弄清楚，字符串里的括号不匹配有几种情况。
一些同学，在面试中看到这种题目上来就开始写代码，然后就越写越乱。
建议在写代码之前要分析好有哪几种不匹配的情况，如果不在动手之前分析好，写出的代码也会有很多问题。
先来分析一下 这里有三种不匹配的情况，
-
第一种情况，字符串里左方向的括号多余了 ，所以不匹配。
-
第二种情况，括号没有多余，但是 括号的类型没有匹配上。
-
第三种情况，字符串里右方向的括号多余了，所以不匹配。
我们的代码只要覆盖了这三种不匹配的情况，就不会出问题，可以看出 动手之前分析好题目的重要性。
动画如下：
第一种情况：已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以return false
第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有要匹配的字符。所以return false
第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号return false
那么什么时候说明左括号和右括号全都匹配了呢，就是字符串遍历完之后，栈是空的，就说明全都匹配了。
分析完之后，代码其实就比较好写了，
但还有一些技巧，在匹配左括号的时候，右括号先入栈，就只需要比较当前元素和栈顶相不相等就可以了，比左括号先入栈代码实现要简单的多了！
实现C++代码如下：
class Solution {
public:
bool isValid(string s) {
if (s.size() % 2 != 0) return false; // 如果s的长度为奇数，一定不符合要求
stack st;
for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
if (s[i] == '(') st.push(')');
else if (s[i] == '{') st.push('}');
else if (s[i] == '[') st.push(']');
// 第三种情况：遍历字符串匹配的过程中，栈已经为空了，没有匹配的字符了，说明右括号没有找到对应的左括号 return false
// 第二种情况：遍历字符串匹配的过程中，发现栈里没有我们要匹配的字符。所以return false
else if (st.empty() || st.top() != s[i]) return false;
else st.pop(); // st.top() 与 s[i]相等，栈弹出元素
}
// 第一种情况：此时我们已经遍历完了字符串，但是栈不为空，说明有相应的左括号没有右括号来匹配，所以return false，否则就return true
return st.empty();
}
};
- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(n)
技巧性的东西没有固定的学习方法，还是要多看多练，自己灵活运用了。
一、力扣第1047题：删除字符串中的所有相邻重复项
思路
# 正题
本题要删除相邻相同元素，相对于20. 有效的括号
(opens new window)来说其实也是匹配问题，20. 有效的括号 是匹配左右括号，本题是匹配相邻元素，最后都是做消除的操作。
本题也是用栈来解决的经典题目。
那么栈里应该放的是什么元素呢？
我们在删除相邻重复项的时候，其实就是要知道当前遍历的这个元素，我们在前一位是不是遍历过一样数值的元素，那么如何记录前面遍历过的元素呢？
所以就是用栈来存放，那么栈的目的，就是存放遍历过的元素，当遍历当前的这个元素的时候，去栈里看一下我们是不是遍历过相同数值的相邻元素。
然后再去做对应的消除操作。 如动画所示：
从栈中弹出剩余元素，此时是字符串ac，因为从栈里弹出的元素是倒序的，所以再对字符串进行反转一下，就得到了最终的结果。
C++代码 :
class Solution {
public:
string removeDuplicates(string S) {
stack st;
for (char s : S) {
if (st.empty() || s != st.top()) {
st.push(s);
} else {
st.pop(); // s 与 st.top()相等的情况
}
}
string result = "";
while (!st.empty()) { // 将栈中元素放到result字符串汇总
result += st.top();
st.pop();
}
reverse (result.begin(), result.end()); // 此时字符串需要反转一下
return result;
}
};
- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(n)
当然可以拿字符串直接作为栈，这样省去了栈还要转为字符串的操作。
代码如下：
class Solution {
public:
string removeDuplicates(string S) {
string result;
for(char s : S) {
if(result.empty() || result.back() != s) {
result.push_back(s);
}
else {
result.pop_back();
}
}
return result;
}
};
- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(1)，返回值不计空间复杂度
# 题外话
这道题目就像是我们玩过的游戏对对碰，如果相同的元素挨在一起就要消除。
可能我们在玩游戏的时候感觉理所当然应该消除，但程序又怎么知道该如何消除呢，特别是消除之后又有新的元素可能挨在一起。
此时游戏的后端逻辑就可以用一个栈来实现（我没有实际考察对对碰或者爱消除游戏的代码实现，仅从原理上进行推断）。
游戏开发可能使用栈结构，编程语言的一些功能实现也会使用栈结构，实现函数递归调用就需要栈，但不是每种编程语言都支持递归，例如：
递归的实现就是：每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中，然后递归返回的时候，从栈顶弹出上一次递归的各项参数，所以这就是递归为什么可以返回上一层位置的原因。
相信大家应该遇到过一种错误就是栈溢出，系统输出的异常是Segmentation fault（当然不是所有的Segmentation fault 都是栈溢出导致的） ，如果你使用了递归，就要想一想是不是无限递归了，那么系统调用栈就会溢出。
而且在企业项目开发中，尽量不要使用递归！在项目比较大的时候，由于参数多，全局变量等等，使用递归很容易判断不充分return的条件，非常容易无限递归（或者递归层级过深），造成栈溢出错误（这种问题还不好排查！）
一、力扣第150题：逆波兰表达式求值
思路
# 正题
在上一篇文章中1047.删除字符串中的所有相邻重复项
(opens new window)提到了 递归就是用栈来实现的。
所以栈与递归之间在某种程度上是可以转换的！ 这一点我们在后续讲解二叉树的时候，会更详细的讲解到。
那么来看一下本题，其实逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历。 大家可以把运算符作为中间节点，按照后序遍历的规则画出一个二叉树。
但我们没有必要从二叉树的角度去解决这个问题，只要知道逆波兰表达式是用后序遍历的方式把二叉树序列化了，就可以了。
在进一步看，本题中每一个子表达式要得出一个结果，然后拿这个结果再进行运算，那么这岂不就是一个相邻字符串消除的过程，和1047.删除字符串中的所有相邻重复项
(opens new window)中的对对碰游戏是不是就非常像了。
如动画所示：（动画很形象的体现了这个过程）
相信看完动画大家应该知道，这和1047. 删除字符串中的所有相邻重复项
(opens new window)是差不错的，只不过本题不要相邻元素做消除了，而是做运算！
C++代码如下：
class Solution {
public:
int evalRPN(vector& tokens) {
// 力扣修改了后台测试数据，需要用longlong
stack st;
for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {
if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/") {
long long num1 = st.top();
st.pop();
long long num2 = st.top();
st.pop();
if (tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);
if (tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);
if (tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);
if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);
} else {
st.push(stoll(tokens[i]));
}
}
int result = st.top();
st.pop(); // 把栈里最后一个元素弹出（其实不弹出也没事）
return result;
}
};
- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(n)
# 题外话
我们习惯看到的表达式都是中缀表达式，因为符合我们的习惯，但是中缀表达式对于计算机来说就不是很友好了。
例如：4 + 13 / 5，这就是中缀表达式，计算机从左到右去扫描的话，扫到13，还要判断13后面是什么运算符，还要比较一下优先级，然后13还和后面的5做运算，做完运算之后，还要向前回退到 4 的位置，继续做加法，你说麻不麻烦！
那么将中缀表达式，转化为后缀表达式之后：["4", "13", "5", "/", "+"] ，就不一样了，计算机可以利用栈来顺序处理，不需要考虑优先级了。也不用回退了， 所以后缀表达式对计算机来说是非常友好的。
可以说本题不仅仅是一道好题，也展现出计算机的思考方式。
在1970年代和1980年代，惠普在其所有台式和手持式计算器中都使用了RPN（后缀表达式），直到2020年代仍在某些模型中使用了RPN。
参考维基百科如下：
During the 1970s and 1980s, Hewlett-Packard used RPN in all of their desktop and hand-held calculators, and continued to use it in some models into the 2020s.
day11(补）