[241][中等][递归] 为运算表达式设计优先级

题目描述

给定一个含有数字和运算符的字符串，为表达式添加括号，改变其运算优先级以求出不同的结果。你需要给出所有可能的组合的结果。有效的运算符号包含 +, - 以及 * 。

示例 1:

输入: "2-1-1"
输出: [0, 2]
解释:
((2-1)-1) = 0
(2-(1-1)) = 2

示例 2:

输入: "2*3-4*5"
输出: [-34, -14, -10, -10, 10]
解释:
(2*(3-(4*5))) = -34
((2*3)-(4*5)) = -14
((2*(3-4))*5) = -10
(2*((3-4)*5)) = -10
(((2*3)-4)*5) = 10

解题思路

类似于二叉树的操作, 将运算符视作结点, 依次遍历所有运算符, 将其作为根节点, 即最外层, 优先级最低的运算符, 优先计算两侧的结果, 最后将两侧所有可能的结果组合运算得到可能的结果列表. 对于两侧的表达式, 递归使用相同的方法计算所有可能的结果列表.

由于题目通过字符串给出表达式, 需要先遍历字符串, 找出所有的数字和运算符.

注意边际条件.

class Solution:
    def diffWaysToCompute(self, input: str) -> List[int]:
        string_len = len(input)
        n, a, b = 0, 0, 0
        nums, symbols = [], []
        while b < string_len:
            if input[b] in ('+', '-', '*'):
                if b > a:
                    nums.append(int(input[a: b]))
                symbols.append(input[b])
                a = b = b + 1
            else:
                b += 1
        if b > a:
            nums.append(int(input[a: b]))

        n, m = len(symbols), len(nums)
        if n == 0:
            return nums
        if n != m - 1:
            return [0]

        @functools.lru_cache()  # 缓存加速
        def get_res(start, end):
            if start == end:
                return [eval('{}{}{}'.format(nums[start - 1], symbols[start - 1], nums[start]))]

            res = []
            for i in range(start, end + 1):
                left_res = get_res(start, i - 1) if i > start else [nums[start - 1]]
                right_res = get_res(i + 1, end) if i < end else [nums[end]]
                for l in left_res:
                    for r in right_res:
                        res.append(eval('{}{}{}'.format(l, symbols[i - 1], r)))
            return res

        return get_res(1, n) if n else [0]

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