#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
void solve(string &s){
stack<char> cur;
for(int i = 0; i < s.size(); i++){
if(!cur.empty() && ((cur.top() == '(' && s[i] == ')') || (cur.top() == '{' && s[i] == '}') || (cur.top() == '[' && s[i] == ']')))
cur.pop();
else cur.push(s[i]);
}
if(cur.empty()) cout << "YES";
else cout << "NO";
}
signed main() {
string str;
cin >> str;
solve(str);
}
Адекватность.
Объяснение:
Моделирование всегда предполагает принятие допущений той или иной степени важности. При этом должны удовлетворяться следующие требования к моделям:
а) адекватность, то есть соответствие модели исходной реальной системе и учет, прежде всего, наиболее важных качеств, связей и характеристик. Оценить адекватность выбранной модели, особенно, например, на начальной стадии проектирования, когда вид создаваемой системы ещё неизвестен, очень сложно. В такой ситуации часто полагаются на опыт предшествующих разработок или применяют определенные методы, например, метод последовательных приближений;
б) точность, то есть степень совпадения полученных в процессе моделирования результатов с заранее установленными, желаемыми. Здесь важной задачей является оценка потребной точности результатов и имеющейся точности исходных данных, согласование их как между собой, так и с точностью используемой модели;
в) универсальность, то есть применимость модели к анализу ряда однотипных систем в одном или нескольких режимах функционирования. Это позволяет расширить область применимости модели для решения большего круга задач;
г) целесообразная экономичность, то есть точность получаемых результатов и общность решения задачи должны увязываться с затратами на моделирование. И удачный выбор модели, как показывает практика, - результат компромисса между отпущенными ресурсами и особенностями используемой модели и др.
