力扣官方题解:
解法一:动态规划
思路和算法:
复杂度分析
时间复杂度: O(n); n 为字符串的长度,只需遍历整个字符串一次,dp 数组即可求出来。
空间复杂度: O(n);我们需要一个大小为 n 的dp 数组。
public class Solution { public int longestValidParentheses(String s) { int maxans = 0; int[] dp = new int[s.length()]; for (int i = 1; i < s.length(); i++) { if (s.charAt(i) == ')') { if (s.charAt(i - 1) == '(') { dp[i] = (i >= 2 ? dp[i - 2] : 0) + 2; } else if (i - dp[i - 1] > 0 && s.charAt(i - dp[i - 1] - 1) == '(') { dp[i] = dp[i - 1] + ((i - dp[i - 1]) >= 2 ? dp[i - dp[i - 1] - 2] : 0) + 2; } maxans = Math.max(maxans, dp[i]); } } return maxans; } }
解法二:栈
思路和算法:
复杂度分析
时间复杂度: O(n),n 是给定字符串的长度。我们只需要遍历字符串一次即可。
空间复杂度: O(n)。栈的大小在最坏情况下会达到 n,因此空间复杂度为 O(n) 。
public class Solution { public int longestValidParentheses(String s) { int maxans = 0; Deque<Integer> stack = new LinkedList<Integer>(); stack.push(-1); for (int i = 0; i < s.length(); i++) { if (s.charAt(i) == '(') { stack.push(i); } else { stack.pop(); if (stack.empty()) { stack.push(i); } else { maxans = Math.max(maxans, i - stack.peek()); } } } return maxans; } }
解法三:不需要额外的空间
思路和算法
public class Solution { public int longestValidParentheses(String s) { int left = 0, right = 0, maxlength = 0; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { if (s.charAt(i) == '(') { left++; } else { right++; } if (left == right) { maxlength = Math.max(maxlength, 2 * right); } else if (right > left) { left = right = 0; } } left = right = 0; for (int i = s.length() - 1; i >= 0; i--) { if (s.charAt(i) == '(') { left++; } else { right++; } if (left == right) { maxlength = Math.max(maxlength, 2 * left); } else if (left > right) { left = right = 0; } } return maxlength; } }
复杂度分析
时间复杂度: O(n),其中 n 为字符串长度。我们只要正反遍历两边字符串即可。
空间复杂度: O(1)。我们只需要常数空间存放若干变量。