Nhiệm vụ của bạn sẽ là lấy một chuỗi cân bằng và một số nguyên biểu thị khoảng cách Levenshtein (số lượng ký tự phải được chèn, xóa hoặc thay đổi để tạo một chuỗi thành một chuỗi khác) và bạn phải tìm số chuỗi cân bằng với khoảng cách đó từ chuỗi gốc (tức là vùng lân cận của chuỗi đó).
Quy định
Chuỗi cân bằng sẽ chỉ bao gồm các ký tự
()<>[]{}
Bạn sẽ chỉ được yêu cầu tìm các vùng lân cận cho khoảng cách thậm chí tích cực
Đầu vào và đầu ra là linh hoạt. Miễn là bạn lấy tất cả dữ liệu thích hợp và đưa ra câu trả lời chính xác mà không vi phạm bất kỳ sơ hở nào, tôi hài lòng với câu trả lời của bạn.
Bạn có thể chọn chia tất cả các đầu vào số nguyên của mình cho 2 nếu bạn chọn.
Đây là môn đánh gôn, vì vậy mục tiêu là giảm thiểu số lượng byte trong câu trả lời của bạn
Điều này được lấy cảm hứng từ CMC này và câu trả lời này
Tủ thử
Case | Distance | Size of Neighborhood
--------------------------------------------
() | 2 | 18
({}) | 2 | 33
(()) | 2 | 32
<> | 4 | 186
[][] | 4 | 688
<(){}> | 4 | 1379
{} | 6 | 2270
[]{}[] | 6 | 41097
Dưới đây là một vài ví dụ nhỏ với các vùng lân cận thực tế bao gồm:
(), 2 :
{'', '<>', '()[]', '()()', '(())', '([])', '()<>', '{}', '{()}', '<>()', '(){}', '{}()', '<()>', '(<>)', '[()]', '[]()', '({})', '[]'}
({}), 2 :
{'([]{})', '()', '{}', '<({})>', '({<>})', '<{}>', '({()})', '(<>{})', '({}<>)', '({[]})', '(({}))', '({{}})', '({}[])', '{({})}', '({})()', '{}({})', '(())', '()({})', '([])', '<>({})', '({}{})', '({}){}', '({})<>', '(<{}>)', '({})[]', '((){})', '[{}]', '{{}}', '[]({})', '(<>)', '({}())', '([{}])', '[({})]'}
(()), 2 :
{'(())[]', '<>(())', '()', '{}(())', '{()}', '({()})', '{(())}', '(([]))', '(({}))', '(()[])', '(())<>', '((()))', '([])', '((<>))', '()(())', '(<()>)', '([()])', '[(())]', '(()){}', '(())()', '(()())', '(<>())', '(()<>)', '((){})', '<(())>', '<()>', '([]())', '(<>)', '({}())', '[()]', '({})', '[](())'}
<>, 4 :
{'<><<>>', '(<>)<>', '[<>][]', '<<><>>', '(){<>}', '(<>)()', '[<()>]', '<({})>', '<>()<>', '<[<>]>', '[][]<>', '<>[]<>', '<><><>', '[]<{}>', '[]<<>>', '[]<><>', '{<><>}', '[{<>}]', '<(<>)>', '(())<>', '{}<>{}', '()(<>)', '{()<>}', '(())', '{<>{}}', '(<><>)', '([])<>', '[]<[]>', '<{}<>>', '<><()>', '{()}<>', '{{}}<>', '{<>()}', '<<>>()', '{<<>>}', '<()>()', '<[]>()', '<>[<>]', '(<>())', '{}<>()', '(()<>)', '[{}]', '{{}}', '[]()', '[(<>)]', '<{}[]>', '<<>>[]', '{}<()>', '<>', '[()]<>', '<()><>', '[[]]<>', '[{}]<>', '[]<>[]', '()[<>]', '[]<>()', '{<>}{}', '{<[]>}', '<>(<>)', '(<>)[]', '<{}>()', '{}<><>', '{<>}()', '{[]}', '{[]}<>', '<<<>>>', '[]<()>', '<<[]>>', '<<{}>>', '[[]]', '()()<>', '[]{<>}', '<><[]>', '[[]<>]', '<{}()>', '<{<>}>', '<[]{}>', '{}<{}>', '<{}>[]', '()<<>>', '(<()>)', '[]{}', '{{}<>}', '{}()', '()<>[]', '<{}><>', '{[<>]}', '<><{}>', '<(())>', '<><>{}', '[()]', '<<>>{}', '{}{}<>', '[<<>>]', '<[][]>', '(<<>>)', '<[]><>', '[<>]<>', '[<>[]]', '[{}<>]', '{()}', '{<>[]}', '[]{}<>', '{(<>)}', '(<[]>)', '()[]<>', '<>{<>}', '{[]<>}', '(<>{})', '({}<>)', '[<><>]', '<><>()', '{}[<>]', '<{[]}>', '<<()>>', '<<>{}>', '([<>])', '<[]()>', '()()', '([])', '[[<>]]', '((<>))', '[](<>)', '(){}<>', '[()<>]', '<([])>', '<()()>', '[][]', '<<>[]>', '[<[]>]', '({})<>', '<{{}}>', '<[{}]>', '<{}{}>', '{}(<>)', '<<>><>', '[<>()]', '[][<>]', '({})', '{}[]<>', '{}<[]>', '<[()]>', '()[]', '<()>[]', '{{<>}}', '(<>){}', '{}{}', '({<>})', '{<()>}', '{}{<>}', '[]()<>', '<[]>[]', '(<>[])', '<[]>{}', '{}()<>', '()<[]>', '()<{}>', '{}<<>>', '<{}>{}', '{}[]', '()<>{}', '<()<>>', '[<>{}]', '{<>}[]', '<<>()>', '<><>[]', '{<{}>}', '<()[]>', '()<><>', '[<>]()', '()<>()', '{}<>[]', '<{()}>', '(<{}>)', '(){}', '()<()>', '<(){}>', '{<>}<>', '<[[]]>', '[]<>{}', '([]<>)', '<[]<>>', '[<>]{}', '<()>{}', '<>{}<>', '[<{}>]'}