[oj实验] DS栈—波兰式,逆波兰式

波兰式、逆波兰式与表达式求值 波兰式、逆波兰式与表达式求值   《数据结构》中关于栈的解释经常会涉及到逆波兰式,波兰式,中缀式表达式的求值问题。但是,十分惭愧,整个大一阶段, 数据结构的课程没有上够5节,没有意识要学习,吃亏真的很大,只能现在恶补了。废话不说了,进入正题。 1. 中缀表达式 人类最熟悉的一种表达式1+2,(1+2)*3,3+4*2+4等等都是中缀表示法。对于人们来说,也是最直观的一种... 阅读详情

Description

表达式有三种表示方法,分别为:

  • 前缀表示(波兰式):运算符+操作数1+操作数2
  • 中缀表示:操作数1+运算符+操作数2
  • 后缀表示(逆波兰式):操作数1+操作数2+运算符

例如:a +b * (c -d ) - e/f

  • 波兰式:-+a*b-cd/ef (运算符在操作数的前面,用递归计算波兰式)
  • 中缀式:a+b*c-d-e/f
  • 逆波兰式:abcd-*+ef/- (运算符在操作数的后面,用栈计算逆波兰式)

中缀表示就是原表达式去掉括号。

根据表达式求波兰式、逆波兰式都是教材第三章表达式求值的思想。

求波兰式,需要操作数栈(注意不是计算结果入栈,计算式入栈),运算符栈。区别在于从后往前扫描表达式,( 换成 )。栈顶运算符优先级>新读入运算符优先级出栈,教材第三章表3.1中的相同运算符优先级>(从左往右计算)改为<,例如栈顶为+,新读入的为+,则栈顶优先级<新读入的优先级。

求逆波兰式,只需要运算符栈。操作数直接输出,操作符按表3.1优先级顺序出栈,输出。

输入表达式,求其波兰式和逆波兰式。

Input

测试次数

每组测试数据一行,一个合法表达式

Output

对每组测试数据,输出两行

第一行,表达式的波兰表示

第二行,表达式的逆波兰表示

不同组测试数据间以空行分隔。

样例:

答案:

#include<iostream>
#include<stack>
#include<string>
#include<vector>

using namespace std;

vector<string> qianzhui(string s1){
        //前缀
        stack<char> sc1;
        
        string temp1;

        vector<string> ans;

        //前缀式,从后往前输入进行判断
        for (int i = s1.length()-1; i>=0; i--){

            //获取数字然后放入最终答案
            temp1 = "";
            while(s1[i]>= '0'&&s1[i]<= '9'){
                temp1 = s1[i--] + temp1;
            }
            if(!temp1.empty()){ //判断是否非空,避免传入空项
                ans.push_back(temp1);
            }

            //出现括号,则将括号内式子递归到本函数一次获得式子,再输出到最终答案
            if(s1[i] == ')'){
                i--;
                temp1 = "";
                while(s1[i]!='('){
                    temp1 = s1[i--] + temp1;
                }

                vector<string> re1 = qianzhui(temp1);
                for (auto it = re1.begin(); it != re1.end(); it++) //输出到最终答案
                {
                    ans.push_back(*it);
                }
                
                continue;
            }

            //碰到运算符,进行运算符优先级比较
            while (s1[i] == '+' || s1[i] == '-' || s1[i] == '*' || s1[i] == '/')
            {
                if (sc1.empty()) //如果是空栈,无需比较,直接放入栈
                {
                    sc1.push(s1[i]);
                    break;
                }

                if( ( sc1.top()=='/' || sc1.top()=='*' ) && ( s1[i]=='+' || s1[i]=='-' ) ) //如果后面的运算符优先级高于前面的运算符,则直接输出目前数据到最终答案
                {
                    //获取数字然后放入最终答案
                    temp1 = "";
                    temp1.append(1, sc1.top());
                    ans.push_back(temp1);
                    sc1.pop();
                }else{ //否则运算符进栈
                    sc1.push(s1[i]);
                    break;
                }
            }
        }

        while (!sc1.empty()) //将栈中的操作符传入输出数组
        {
            temp1 = "";
            temp1.append(1, sc1.top());
            ans.push_back(temp1);
            sc1.pop();
        }

        return ans;
}

vector<string> houzhui(string s2){
        //后缀
        stack<char> sc2;
        
        string temp2;

        vector<string> ans;

        //前缀式,从前往后输入进行判断
        for (int i = 0; i<s2.length(); i++){

            //获取数字然后放入最终答案
            temp2 = "";
            while(s2[i]>= '0'&&s2[i]<= '9'){
                temp2 = temp2 + s2[i++];
            }
            if(!temp2.empty()){ //判断是否非空,避免传入空项
                ans.push_back(temp2);
            }

            //出现括号,则将括号内式子递归一次获得式子,再输出到最终答案
            if(s2[i] == '('){
                i++;
                temp2 = "";
                while(s2[i]!=')'){
                    temp2 =  temp2 + s2[i++];
                }

                vector<string> re2 = houzhui(temp2);
                for (auto it = re2.begin(); it != re2.end(); it++) //输出
                {
                    ans.push_back(*it);
                }
                continue;
            }

            //碰到运算符,进行运算符优先级比较
            while (s2[i] == '+' || s2[i] == '-' || s2[i] == '*' || s2[i] == '/')
            {
                if (
                    (sc2.empty()) ||
                    (
                        (s2[i] == '*' && !sc2.empty()) || 
                        (s2[i] == '/' && !sc2.empty()) || 
                        (s2[i] == '+' && (sc2.top() == '-' || sc2.top() == '+')) || 
                        (s2[i] == '-' && (sc2.top() == '+' || sc2.top() == '-'))
                    )
                )//如果栈为空,或后面的运算符文高于或等于前面运算符的优先级,就将后面的运算符压入栈中
                {
                    sc2.push(s2[i]);
                    break;
                }else{ //否则出栈
                    while (!sc2.empty())
                    {
                        temp2 = "";
                        temp2.append(1,sc2.top());
                        ans.push_back(temp2);
                        sc2.pop();
                    }
                }
            }
        }

        while (!sc2.empty()) //将栈中的操作符传入输出数组
        {
            temp2 = "";
            temp2.append(1, sc2.top());
            ans.push_back(temp2);
            sc2.pop();
        }

        return ans;
}

int main(int argc, char const *argv[])
{
    int t;

    cin>>t;

    while(t--){

        string s;

        cin>>s;

        vector<string> ans1 = qianzhui(s);

        for (auto it = ans1.rbegin(); it != ans1.rend(); it++) //输出
        {
            cout<<*it;
            if(it != ans1.rend()-1){
                cout<<" ";
            }
        }

        cout<<endl;

        vector<string> ans2 = houzhui(s);

        for (auto it = ans2.begin(); it != ans2.end(); it++) //输出
        {
            cout<<*it;
            if( it != ans2.end()-1){
                cout<<" ";
            }
        }

        if(t)cout<<endl<<endl;

    }
    return 0;
}

【数据结构】波兰式、逆波兰式与中缀表达式  中缀表达式即运算符在操作数之间的表达式,常见表达式均为中缀表达式。因为中缀表达式更利于人们理解以及计算,但中缀表达式却并不利于计算机进行计算。常见算式由操作数、运算符以及界限符组成。... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

逆波兰表达式(后缀表达式)

目录啊一、什么是逆波兰表达式?二、中缀表达式转后缀表达式三、代码实现后缀表达式的计算 一、什么是逆波兰表达式? 逆波兰表达式又叫做后缀表达式。逆波兰表示法是波兰逻辑学家J・卢卡西维兹(J・ Lukasiewicz)于1929年首先提出的一种表达式的表示方法 。后来,人们就把用这种表示法写出的表达式称作“逆波兰表达式”。逆波兰表达式把运算量写在前面,把算符写在后面。(摘自百度百科) 我们再来看看什么是中缀表达式…其实。中缀表达式就是我们平时书写的数学表达式。比如: 2 + 3 * 5 ( 2 + 3 )

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逆波兰式是什么?

逆波兰式,也称逆波兰记法(Reverse Polish Notation,缩写为RPN),是一种在数学和计算机科学中用于表示算术表达式的方法。它的特点是操作符在操作数的后面,不需要括号来改变运算的优先级。举个例子,我们通常写出的算术表达式是“2 + 3”。在逆波兰记法中,这个表达式会被写作“2 3 +”。逆波兰记法的一个主要优点是它可以消除表达式中的括号,并使得运算的执行顺序更加明确。在计算机科学中,逆波兰记法可以更简单高效地进行表达式的求值。例如,使用栈数据结构,可以轻松地计算逆波兰表达式。

m0_45406092的博客 3406

逆波兰算法(后缀表达式)

逆波兰式 即我们平时所说的后缀表达式(将运算符写在操作数之后) 实现逆波兰式的算法,难度并不大,但为什么要将看似简单的中序表达式转换为复杂的逆波兰式?原因就在于这个简单是相对人类的思维结构来说的,对计算机而言中序表达式是非常复杂的结构。相对的,逆波兰式在计算机看来却是比较简单易懂的结构。因为计算机普遍采用的内存结构是栈式结构,它执行先进后出的顺序。 举个例子: 1+2就是一个中缀式,转换成后缀...

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DS栈—波兰式,逆波兰式

求波兰式,需要操作数栈(注意不是计算结果入栈,有计算式入栈),运算符栈。栈顶运算符优先级>新读入运算符优先级出栈,教材第三章表3.1中的相同运算符优先级>(从左往右计算)改为

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波兰式和逆波兰式

为静态网页建立server npm install http-server –g http-server -p 8001 统一前后台端口 server { listen 8080; server_name localhost; #charset koi8-r; ...

qingbaicai的博客 1506

【数据结构】——逆波兰表达式

逆波兰表达式简介 假设有一天赵地佐同学(名称纯属虚构,如有雷同,纯属巧合)拿着一道数据极其恐怖的四则运算题找到同班的张三同学,希望他在1s内能给出答案。这时最好的办法是什么呢?当然是不理他,可惜乐于探究的张三同学并不愿意放弃这个机会,于是他拿出了随身携带的笔记本电脑。 为了解决这个问题,让我们尽可能抽象一下四则运算的表达式: ans=A+B/C+(D*E+F)*G 像上面这种符合人们认知习惯自然书写而成的数学表达式称为中缀表达式。但可惜的是,愚蠢的计算...

m0_52447591的博客 1万+

波兰表达式 & 逆波兰表达式

1、概述 1.1、什么是波兰表达式 先来看看维基百科对于波兰表达式和逆波兰表单的解释: 波兰表示法(Polish notation,或波兰记法),是一种逻辑、算术和代数表示方法,其特点是操作符置于操作数的前面,因此也称做前缀表示法。如果操作符的元数(arity)是固定的,则语法上不需要括号仍然能被无歧义地解析。 逆波兰表示法(Reverse Polish notation,RPN,或逆波兰记法),是一种是由波兰数学家扬·武卡谢维奇1920年引入的数学表达式形式,在逆波兰记法中,所有操作符置于操作数的后

夕阳枫的博客 3万+

前缀表达式(波兰式)和后缀表达式(逆波兰式)的计算方式

缀是指操作符。

qq_44883214的博客 1672
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Jenlibein
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