feat: add 19 LeetCode Hot 100 medium problems with detailed solutions
批量生成 19 道 LeetCode Hot 100 Medium 难度题目，每道题包含： - 题目描述和示例 - 多种解题思路（回溯、DP、双指针等） - Go 和 Java 双语解答 - 完整的测试用例 - 复杂度分析 - 进阶问题 - P7 加分项（深度理解、实战扩展、变形题目） 新增题目： 1. 盛最多水的容器 (Container With Most Water) - LeetCode 11 2. 电话号码的字母组合 (Letter Combinations) - LeetCode 17 3. 删除链表的倒数第N个结点 - LeetCode 19 4. 括号生成 - LeetCode 22 5. 最长回文子串 - LeetCode 5 6. 子集 - LeetCode 78 7. 单词搜索 - LeetCode 79 8. 柱状图中最大的矩形 - LeetCode 84 9. 最大正方形 - LeetCode 221 10. 完全平方数 - LeetCode 279 11. 最长连续序列 - LeetCode 128 12. 除自身以外数组的乘积 - LeetCode 238 13. 最小栈 - LeetCode 155 14. 二叉树的中序遍历 - LeetCode 94 15. 二叉树的最大深度 - LeetCode 104 16. 翻转二叉树 - LeetCode 226 17. 对称二叉树 - LeetCode 101 18. 路径总和 - LeetCode 112 19. 从前序与中序遍历序列构造二叉树 - LeetCode 105 所有代码均包含： - 清晰的注释说明 - 完整的可运行测试用例 - 时间和空间复杂度分析 - 优化技巧和变形题目 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# 括号生成 (Generate Parentheses)
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## 题目描述
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数字 `n` 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 **有效的** 括号组合。
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### 示例
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**示例 1：**
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```
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输入：n = 3
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输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]
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```
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**示例 2：**
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```
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输入：n = 1
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输出：["()"]
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```
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### 约束条件
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- `1 <= n <= 8`
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## 解题思路
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### 方法一：回溯法（推荐）
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**核心思想：**使用回溯法生成所有可能的括号组合。在生成过程中，始终保持括号的有序性：
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1. 左括号数量不能超过 n
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2. 右括号数量不能超过左括号数量
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**算法步骤：**
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1. 初始化结果数组 `result` 和当前字符串 `current`
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2. 定义回溯函数 `backtrack(open, close)`：
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- `open`：已使用的左括号数量
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- `close`：已使用的右括号数量
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3. 终止条件：`len(current) == 2 * n`，将 `current` 加入 `result`
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4. 选择条件：
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- 如果 `open < n`，可以添加左括号
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- 如果 `close < open`，可以添加右括号
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5. 递归调用后撤销选择（回溯）
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**为什么这样做？**
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- 通过限制 `close < open`，保证任何时候右括号数量不超过左括号数量
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- 通过限制 `open < n`，保证左括号数量不超过 n
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- 这样生成的所有组合都是有效的
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### 方法二：DFS 深度优先搜索
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**核心思想：**与回溯法类似，但使用更纯粹的 DFS 思想。将问题看作在二叉树中搜索。
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**算法步骤：**
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1. 构建一个递归树，每个节点代表一个状态
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2. 从根节点开始，每次可以选择添加左括号或右括号
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3. 剪枝：不符合条件的分支直接跳过
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4. 到达叶子节点（长度为 2n）时，记录结果
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### 方法三：动态规划
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**核心思想：**利用卡特兰数（Catalan Number）的性质。n 对括号的有效组合数等于第 n 个卡特兰数。
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**递推公式：**
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- `dp[n]` 表示 n 对括号的所有有效组合
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- `dp[n] = "(" + dp[i] + ")" + dp[n-1-i]`，其中 `i` 从 0 到 n-1
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**算法步骤：**
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1. 初始化 `dp[0] = [""]`
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2. 对于 `i` 从 1 到 n：
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- 对于 `j` 从 0 到 i-1：
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- 将 `dp[j]` 的每个组合加上一对括号，再拼接 `dp[i-1-j]` 的每个组合
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3. 返回 `dp[n]`
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## 代码实现
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### Go 实现（回溯法）
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```go
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package main
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import "fmt"
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func generateParenthesis(n int) []string {
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result := []string{}
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current := []byte{}
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var backtrack func(open, close int)
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backtrack = func(open, close int) {
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// 终止条件：生成了 2n 个括号
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if len(current) == 2*n {
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||||
result = append(result, string(current))
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return
|
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}
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||||
// 添加左括号：左括号数量小于 n
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if open < n {
|
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current = append(current, '(')
|
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backtrack(open+1, close)
|
||||
current = current[:len(current)-1] // 回溯
|
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}
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|
||||
// 添加右括号：右括号数量小于左括号数量
|
||||
if close < open {
|
||||
current = append(current, ')')
|
||||
backtrack(open, close+1)
|
||||
current = current[:len(current)-1] // 回溯
|
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}
|
||||
}
|
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backtrack(0, 0)
|
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return result
|
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}
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// 测试用例
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func main() {
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// 测试用例1
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n1 := 3
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fmt.Printf("输入: n = %d\n", n1)
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fmt.Printf("输出: %v\n", generateParenthesis(n1))
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||||
// 测试用例2
|
||||
n2 := 1
|
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fmt.Printf("\n输入: n = %d\n", n2)
|
||||
fmt.Printf("输出: %v\n", generateParenthesis(n2))
|
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|
||||
// 测试用例3
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||||
n3 := 4
|
||||
fmt.Printf("\n输入: n = %d\n", n3)
|
||||
result3 := generateParenthesis(n3)
|
||||
fmt.Printf("输出长度: %d\n", len(result3))
|
||||
fmt.Printf("输出: %v\n", result3)
|
||||
|
||||
// 验证卡特兰数
|
||||
for i := 1; i <= 8; i++ {
|
||||
fmt.Printf("n = %d, 组合数 = %d\n", i, len(generateParenthesis(i)))
|
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}
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}
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```
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||||
### Java 实现（回溯法）
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```java
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import java.util.ArrayList;
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import java.util.List;
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public class GenerateParentheses {
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public List<String> generateParenthesis(int n) {
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||||
List<String> result = new ArrayList<>();
|
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StringBuilder current = new StringBuilder();
|
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backtrack(result, current, 0, 0, n);
|
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return result;
|
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}
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private void backtrack(List<String> result, StringBuilder current,
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int open, int close, int max) {
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// 终止条件：生成了 2n 个括号
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if (current.length() == 2 * max) {
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result.add(current.toString());
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return;
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}
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||||
// 添加左括号：左括号数量小于 n
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if (open < max) {
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current.append('(');
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backtrack(result, current, open + 1, close, max);
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current.deleteCharAt(current.length() - 1); // 回溯
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}
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||||
// 添加右括号：右括号数量小于左括号数量
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if (close < open) {
|
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current.append(')');
|
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backtrack(result, current, open, close + 1, max);
|
||||
current.deleteCharAt(current.length() - 1); // 回溯
|
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}
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}
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// 测试用例
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public static void main(String[] args) {
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GenerateParentheses solution = new GenerateParentheses();
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// 测试用例1
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int n1 = 3;
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System.out.println("输入: n = " + n1);
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||||
System.out.println("输出: " + solution.generateParenthesis(n1));
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// 测试用例2
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||||
int n2 = 1;
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System.out.println("\n输入: n = " + n2);
|
||||
System.out.println("输出: " + solution.generateParenthesis(n2));
|
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||||
// 测试用例3
|
||||
int n3 = 4;
|
||||
System.out.println("\n输入: n = " + n3);
|
||||
List<String> result3 = solution.generateParenthesis(n3);
|
||||
System.out.println("输出长度: " + result3.size());
|
||||
System.out.println("输出: " + result3);
|
||||
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||||
// 验证卡特兰数
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||||
System.out.println("\n卡特兰数验证:");
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||||
for (int i = 1; i <= 8; i++) {
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||||
System.out.println("n = " + i + ", 组合数 = " +
|
||||
solution.generateParenthesis(i).size());
|
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}
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}
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}
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```
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### Go 实现（动态规划）
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```go
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func generateParenthesisDP(n int) []string {
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if n == 0 {
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return []string{""}
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}
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dp := make([][]string, n+1)
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dp[0] = []string{""}
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for i := 1; i <= n; i++ {
|
||||
dp[i] = []string{}
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||||
for j := 0; j < i; j++ {
|
||||
for _, left := range dp[j] {
|
||||
for _, right := range dp[i-1-j] {
|
||||
dp[i] = append(dp[i], "("+left+")"+right)
|
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}
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}
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}
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}
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return dp[n]
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}
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```
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### Java 实现（动态规划）
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```java
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public List<String> generateParenthesisDP(int n) {
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List<List<String>> dp = new ArrayList<>();
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List<String> dp0 = new ArrayList<>();
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dp0.add("");
|
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dp.add(dp0);
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for (int i = 1; i <= n; i++) {
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List<String> current = new ArrayList<>();
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||||
for (int j = 0; j < i; j++) {
|
||||
List<String> leftList = dp.get(j);
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||||
List<String> rightList = dp.get(i - 1 - j);
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||||
for (String left : leftList) {
|
||||
for (String right : rightList) {
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current.add("(" + left + ")" + right);
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}
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||||
}
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}
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dp.add(current);
|
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}
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return dp.get(n);
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}
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```
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## 复杂度分析
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### 回溯法
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- **时间复杂度：** O(4^n / √n)
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- 在回溯树中，每个节点最多有 2 个分支
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- 树的高度为 2n
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||||
- 但是由于剪枝，实际复杂度约为卡特兰数 C(n)
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||||
- 卡特兰数约为 O(4^n / (n^(3/2) * √π))
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|
||||
- **空间复杂度：** O(n)
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||||
- 递归栈深度最大为 2n
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||||
- 存储结果的空间不算在内（这是必须的）
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### 动态规划
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- **时间复杂度：** O(4^n / √n)
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- 与回溯法类似，需要生成所有有效组合
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||||
- **空间复杂度：** O(4^n / √n)
|
||||
- 需要存储中间结果和最终结果
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## 进阶问题
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### Q1: 如何判断一个括号字符串是否有效？
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**A:** 使用栈或者计数器。
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```go
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// 方法1: 使用栈
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func isValid(s string) bool {
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stack := []byte{}
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||||
for _, c := range []byte(s) {
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||||
if c == '(' {
|
||||
stack = append(stack, c)
|
||||
} else if len(stack) > 0 {
|
||||
stack = stack[:len(stack)-1]
|
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} else {
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||||
return false
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}
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}
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||||
return len(stack) == 0
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}
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// 方法2: 使用计数器
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func isValidSimple(s string) bool {
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count := 0
|
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for _, c := range s {
|
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if c == '(' {
|
||||
count++
|
||||
} else if c == ')' {
|
||||
count--
|
||||
}
|
||||
if count < 0 {
|
||||
return false
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return count == 0
|
||||
}
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```
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### Q2: 如果有三种括号 ()、[]、{}，应该如何生成？
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**A:** 需要更复杂的逻辑来保证括号匹配。
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```go
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func generateMultipleParentheses(n int) []string {
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types := []byte{'(', ')', '[', ']', '{', '}'}
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||||
result := []string{}
|
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current := []byte{}
|
||||
stack := []byte{}
|
||||
|
||||
var backtrack func(int)
|
||||
backtrack = func(length int) {
|
||||
if len(current) == 2*n {
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||||
result = append(result, string(current))
|
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return
|
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}
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||||
for i := 0; i < len(types); i += 2 {
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||||
// 添加左括号
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||||
if length < n {
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||||
current = append(current, types[i])
|
||||
stack = append(stack, types[i])
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||||
backtrack(length + 1)
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||||
current = current[:len(current)-1]
|
||||
stack = stack[:len(stack)-1]
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
for i := 1; i < len(types); i += 2 {
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// 添加右括号：必须与栈顶匹配
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if len(stack) > 0 && stack[len(stack)-1] == types[i-1] {
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||||
current = append(current, types[i])
|
||||
stack = stack[:len(stack)-1]
|
||||
backtrack(length)
|
||||
current = current[:len(current)-1]
|
||||
stack = append(stack, types[i-1])
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
backtrack(0)
|
||||
return result
|
||||
}
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```
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### Q3: 如何优化内存使用，特别是对于大的 n？
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**A:** 可以使用生成器模式，逐个生成结果而不是全部存储。
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```go
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func generateParenthesisGenerator(n int, callback func(string)) {
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||||
current := make([]byte, 0, 2*n)
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||||
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||||
var backtrack func(open, close int)
|
||||
backtrack = func(open, close int) {
|
||||
if len(current) == 2*n {
|
||||
callback(string(current))
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
if open < n {
|
||||
current = append(current, '(')
|
||||
backtrack(open+1, close)
|
||||
current = current[:len(current)-1]
|
||||
}
|
||||
|
||||
if close < open {
|
||||
current = append(current, ')')
|
||||
backtrack(open, close+1)
|
||||
current = current[:len(current)-1]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
backtrack(0, 0)
|
||||
}
|
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```
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## P7 加分项
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### 1. 深度理解：卡特兰数（Catalan Number）
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**定义：**卡特兰数是组合数学中经常出现的数列，在许多计数问题中出现。
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**公式：**
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- C(n) = (2n)! / ((n+1)! × n!)
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||||
- C(n) = C(0)×C(n-1) + C(1)×C(n-2) + ... + C(n-1)×C(0)
|
||||
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||||
**前几项：**1, 1, 2, 5, 14, 42, 132, 429, 1430, ...
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||||
**应用场景：**
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||||
1. 括号匹配问题（本题）
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2. 二叉搜索树的计数
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3. 出栈序列的计数
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4. 路径计数（不穿过对角线）
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||||
**计算卡特兰数：**
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```go
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||||
func catalanNumber(n int) int {
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||||
if n <= 1 {
|
||||
return 1
|
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}
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||||
// 动态规划计算
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||||
dp := make([]int, n+1)
|
||||
dp[0], dp[1] = 1, 1
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||||
for i := 2; i <= n; i++ {
|
||||
for j := 0; j < i; j++ {
|
||||
dp[i] += dp[j] * dp[i-1-j]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return dp[n]
|
||||
}
|
||||
```
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|
||||
### 2. 实战扩展：通用回溯框架
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||||
**回溯法通用模板：**
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```go
|
||||
func backtrack(路径, 选择列表) {
|
||||
if 满足结束条件 {
|
||||
result = append(result, 路径)
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
for 选择 in 选择列表 {
|
||||
// 做选择
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||||
路径.add(选择)
|
||||
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||||
// 递归
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||||
backtrack(路径, 选择列表)
|
||||
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||||
// 撤销选择（回溯）
|
||||
路径.remove(选择)
|
||||
}
|
||||
}
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```
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||||
**应用示例：排列问题**
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```go
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||||
func permute(nums []int) [][]int {
|
||||
result := [][]int{}
|
||||
current := []int{}
|
||||
used := make([]bool, len(nums))
|
||||
|
||||
var backtrack func()
|
||||
backtrack = func() {
|
||||
if len(current) == len(nums) {
|
||||
temp := make([]int, len(current))
|
||||
copy(temp, current)
|
||||
result = append(result, temp)
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
for i := 0; i < len(nums); i++ {
|
||||
if used[i] {
|
||||
continue
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 做选择
|
||||
current = append(current, nums[i])
|
||||
used[i] = true
|
||||
|
||||
// 递归
|
||||
backtrack()
|
||||
|
||||
// 撤销选择
|
||||
current = current[:len(current)-1]
|
||||
used[i] = false
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
backtrack()
|
||||
return result
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 变形题目
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#### 变形1：最长有效括号
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**LeetCode 32:** 给定一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串，找出最长有效（正确闭合）括号子串的长度。
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```go
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func longestValidParentheses(s string) int {
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maxLen := 0
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stack := []int{-1} // 初始化为 -1，便于计算长度
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for i, c := range s {
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if c == '(' {
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stack = append(stack, i)
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} else {
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stack = stack[:len(stack)-1]
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if len(stack) == 0 {
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stack = append(stack, i)
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} else {
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length := i - stack[len(stack)-1]
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if length > maxLen {
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maxLen = length
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}
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}
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}
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}
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return maxLen
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}
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```
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#### 变形2：不同的二叉搜索树
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**LeetCode 96:** 给定 n，求恰好由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的二叉搜索树有多少种？
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```go
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func numTrees(n int) int {
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dp := make([]int, n+1)
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dp[0], dp[1] = 1, 1
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for i := 2; i <= n; i++ {
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for j := 1; j <= i; j++ {
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dp[i] += dp[j-1] * dp[i-j]
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}
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}
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return dp[n]
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}
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```
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#### 变形3：括号分数
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**LeetCode 856:** 给定一个平衡括号字符串 S，按下述规则计算该字符串的分数：
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- `()` 得 1 分
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- `AB` 得 `A + B` 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串
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- `(A)` 得 `2 × A` 分，其中 A 是平衡括号字符串
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```go
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func scoreOfParentheses(s string) int {
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stack := []int{0} // 栈底保存当前层的分数
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for _, c := range s {
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if c == '(' {
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stack = append(stack, 0) // 新的一层，初始分数为 0
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} else {
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// 弹出当前层的分数
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top := stack[len(stack)-1]
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stack = stack[:len(stack)-1]
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// 计算分数
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if top == 0 {
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stack[len(stack)-1] += 1
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} else {
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stack[len(stack)-1] += 2 * top
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}
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}
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}
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return stack[0]
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}
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```
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### 4. 优化技巧
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#### 优化1：剪枝优化
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在回溯过程中，尽早发现不可能的解并剪枝。
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```go
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func generateParenthesisOptimized(n int) []string {
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result := []string{}
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current := []byte{}
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var backtrack func(open, close int)
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backtrack = func(open, close int) {
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// 剪枝：如果剩余的右括号太多，无法完成
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if close > open {
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return
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}
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if len(current) == 2*n {
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result = append(result, string(current))
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return
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}
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if open < n {
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current = append(current, '(')
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backtrack(open+1, close)
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current = current[:len(current)-1]
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}
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if close < open {
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current = append(current, ')')
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backtrack(open, close+1)
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current = current[:len(current)-1]
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}
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}
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backtrack(0, 0)
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return result
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}
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```
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#### 优化2：迭代优化
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使用迭代代替递归，避免栈溢出。
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```go
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func generateParenthesisIterative(n int) []string {
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type state struct {
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current string
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open int
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close int
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}
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result := []string{}
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stack := []state{{"", 0, 0}}
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for len(stack) > 0 {
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// 弹出栈顶
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s := stack[len(stack)-1]
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stack = stack[:len(stack)-1]
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if len(s.current) == 2*n {
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result = append(result, s.current)
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continue
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}
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if s.open < n {
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stack = append(stack, state{s.current + "(", s.open + 1, s.close})
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}
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if s.close < s.open {
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stack = append(stack, state{s.current + ")", s.open, s.close + 1})
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}
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}
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return result
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}
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```
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### 5. 实际应用场景
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- **编译器：** 语法分析和表达式求值
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- **代码格式化：** 自动添加括号
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- **数学表达式：** 验证表达式有效性
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- **数据验证：** 检查嵌套结构（如 HTML 标签）
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### 6. 面试技巧
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**面试官可能会问：**
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1. "为什么要用回溯法而不是暴力枚举？"
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2. "卡特兰数和这个问题有什么关系？"
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3. "如何证明你的算法生成的所有组合都是有效的？"
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**回答要点：**
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1. 回溯法通过剪枝避免了无效组合的生成，效率更高
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2. n 对括号的有效组合数等于第 n 个卡特兰数
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3. 通过维护 `open` 和 `close` 计数器，保证了右括号永远不超过左括号
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### 7. 相关题目推荐
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- LeetCode 22: 括号生成（本题）
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||||
- LeetCode 17: 电话号码的字母组合
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||||
- LeetCode 32: 最长有效括号
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||||
- LeetCode 39: 组合总和
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||||
- LeetCode 46: 全排列
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||||
- LeetCode 78: 子集
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||||
- LeetCode 96: 不同的二叉搜索树
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