数据结构 04 - 逆波兰表达式实现 && 中缀转后缀表达式

【数据结构】中缀表达式求值 04:中缀表达式的值 查看提交统计提问 总时间限制: 200ms 内存限制: 1024kB 描述人们熟悉的四则运算表达式称为中缀表达式,例如(23+34*45/(5+6+7))。在程序设计语言中,可以利用堆栈的方法把中缀表达式转换成保值的后缀表达式(又称逆波兰表示法),并最终变为计算机可以直接执行的指令,得到表达式的值。 给定一个中缀表达式,编写程序,利 阅读详情

一、逆波兰表达式实现(后缀表达式)

1.定义:运算符位于操作数之后,例如:3 + 4 * 5 - 6,则写成3 4 + 5 * 6 -

2.思路分析

(1).先定义个逆波兰表达式:3 4 + 5 * 6 -
(2).先将"3 4 + 5 * 6 -"放到ArrayList配合栈完成计算
(3).将ArrayList传递给一个方法,遍历ArrayList,遍历ArrayList配合栈完成计算

代码实现:

public class PolandNotation {
    public static void main(String[] args) {
        String suffixExpression = "3 4 + 5 * 6 -";
        List<String> list = getlistString(suffixExpression);
        int res = calculate((list));
        System.out.println("计算结果是:" + res);
    }

    //1.将一个逆波兰表达式,依次将数据和运算符放到ArrayList中
    public static List<String> getlistString(String suffffixExpression){
        //将suffixExpression分割
        String[] split = suffffixExpression.split(" ");
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        for (String ele : split) {
            list.add(ele);
        }
        return list;
    }

    //2.完成对逆波兰表达式的运算
    public static int calculate(List<String> ls){
        //创建给栈,只需要一个栈即可
        Stack<String> stack = new Stack<String>();
        //遍历ls
        for (String item : ls) {
            //这里使用正则表示来取出数
            if(item.matches("\\d+")){//匹配的是多位数
                //入栈
                stack.push(item);
            }else {
                int num2 = Integer.parseInt(stack.pop());//pop出两个数并运算,结果再入栈
                int num1 = Integer.parseInt(stack.pop());
                int res = 0;
                if(item.equals("+")){
                    res = num1 + num2;
                }else if(item.equals("-")){
                    res = num1 - num2;
                }else if(item.equals("*")){
                    res = num1 * num2;
                }else if(item.equals("/")){
                    res = num1 / num2;
                }else {
                    throw new RuntimeException("运算符有误");
                }
                stack.push(res + "");//要把最后结果入栈,res+""可以把数转化为字符串
            }
        }
        return Integer.parseInt(stack.pop());
    }
}

二、中缀转后缀表达式

1.思路分析
在这里插入图片描述
2.准备步骤:
(1).初始化两个栈:运算符栈s1和储存中间结果的栈s2
(2).从左到右扫描中缀表达式,即将其遍历

3.遇到的情况有以下三种:
(1).遇到数值时,将其压入s2
(2).遇到运算符时,比较其与s1栈顶运算符的优先级
(2.1)如果s1为空,或栈顶运算符为左括号“(”,则直接将此运算符入栈
(2.2)否则,若优先级比栈顶运算符优先级高,也将运算符压入s2
(2.3)否则,将s1栈顶的运算符弹出并压入到s2中,再次转到4.1与s1中新的栈顶运算符比较

3.遇到括号时

(1)如果为左括号“(”,则直接压入s1
(2)如果为右括号“)”,则一次弹出s1栈顶的运算符,并压入s2,直到遇到左括号为止,此时将这一对括号丢弃

4.后续步骤:

(1).重复前面的步骤,直到遍历完整个表达式
(2).将s1剩余的运算符依次弹出并压入s2
(3).依次弹出s2中的元素并输出,其结果的逆序就是该中缀表达式对应的后缀表达式

代码实现:

//完成将一个中缀表达式转换成后缀表达式
//1.1+((2+3)*4)-5转成123+4*+5-
//2.因为直接对str进行操作不方便,因此先将中缀表达式放入对应的list
//即:1+((2+3)*4)-5  -->  ArrayList[1,+,(,(,2,+,3,),*,4,),-,5]
//3.将得到的中缀表达式对应的list转成后缀表达式对应的list
//即:ArrayList[1,+,(,(,2,+,3,),*,4,),-,5]  -->  ArrayList[1,2,3,+,4,*,+,5,-]

public class Notation {
    public static void main(String[] args){
        String expression = "1+((2+3)*4)-5";
        List<String> list = ToInfixExpression(expression);
        List<String> ls = PolandNotation(list);
        System.out.println(list);
        System.out.println(ls);
    }

    //1.把字符串表达式放进List
    public static List<String> ToInfixExpression(String s){
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        String str;
        char c;
        int i = 0;
        while (i < s.length()){
            //不是数字就加进list,因为是数字还要判断是几位数
            if((c = s.charAt(i)) < 48 || (c = s.charAt(i)) > 57){
                list.add(c + "");
                i++;
            }else {
                str = "";
                while (i < s.length() && (c = s.charAt(i)) >= 48 && (c = s.charAt(i)) <= 57){
                    str += c;
                    i++;
                }
                list.add(str);
            }
        }
        return list;
    }

    //2.将得到的中缀表达式对应的list转成后缀表达式对应的list
    public static List<String> ToPolandNotation(List<String> ls){
        //先确定两个栈
        Stack<String> s1 = new Stack<>();
        List<String> s2 = new ArrayList<String>();

        //遍历输入的ls,分三种情况处理,当遍历的为数字、括号和运算符时,进行相应的处理
        for (String item : ls) {
            // 如果是一个数就入s2
            if (item.matches("\\d+")) {
                s2.add(item);
            } else if (item.equals("(")) {
                s1.push(item);
            } else if (item.equals(")")) {
                // 如果是右括号“)",则依次弹出s1栈顶的运算符,并压入s2,直到遇到左括号为止,此时将这一对括号丢弃
                while (!s1.peek().equals("(")) {
                    s2.add(s1.pop());
                }
                s1.pop();// !!!将(弹出s1栈,消除小括号
            } else {
                // 当item的优先级小于等于栈顶运算符的优先级
                // 将s1栈顶的运算符弹出并加入到s2中,再次转到(4.1)与s1中新的栈顶运算符相比较
                // 缺少一个比较优先级的方法
                while (s1.size() != 0 && priority.getvalue(s1.peek()) >= priority.getvalue(item)) {
                    s2.add(s1.pop());
                }
                // 还需要item压入栈中
                s1.push(item);
            }
        }
        // 将s1中剩余的运算符加入到s2中
        while (s1.size() != 0) {
            s2.add(s1.pop());
        }
        return s2;// 因为是存放到List中因此正常输出就是后缀表达式
    }
}

class priority{
    public static int ADD = 1;
    public static int SUB = 1;
    public static int MUL = 2;
    public static int DIV = 2;

    public static int getvalue(String s){
        int result = 0;
        switch (s){
            case "+":
                result = ADD;
                break;
            case "-":
                result = SUB;
                break;
            case "*":
                result = MUL;
                break;
            case "/":
                result = DIV;
                break;
            default:
                System.out.println("不存在该运算符");
                break;
        }
        return result;
    }
}
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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")

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

数据结构与算法二:栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式

文章目录前言 前言

冯安晨 721

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

【数据结构】栈在表达式转换中的应用——详细介绍中缀转前缀、中缀转后缀的算法思想与算法设计以及算法实现——C语言借助栈实现波兰表达式、逆波兰表达式与中缀表达式的转换

【数据结构】第三章——栈、队列与数组 栈在表达式转换中的应用——详细介绍通过C语言实现表达式的转换

蒙奇D索大的博客 1458

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

【数据结构】C++中缀表达式转后缀表达式(逆波兰式)【有代码】

1、在运算符的两边加上括号2、把符号移动到符号所在括号后边3、去除所有括号例:8*(3-1)—2/5【2分钟秒杀-中缀表达式转前后缀表达式】 https://www.bilibili.com/video/BV1aV4y1771G/?

Gold_boy的博客 2078

【算法设计】深入理解波兰表达式与逆波兰表达式

在计算机科学与数学领域中,波兰表达式(Prefix Notation)和逆波兰表达式(Postfix Notation)是两种重要的表达式形式,它们在编程语言、计算器设计以及算法实现中有着广泛的应用。本文将详细探讨这两种表达式的定义、优势以及实际应用。

A的博客 2059

java逆波兰计算器(中缀转后缀表达式)

import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /** * @author Drug * @create 2020-04-18 17:39 */ public class PolandNotion { public static void main(String[] args) ...

DrugHua的博客 285

【大厂必会的数据结构和算法】04-栈和波兰表达式

栈的英文为stack 栈是一个先入后出的有序列表 栈是一种限制 线性表中元素插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表。允许插入和删除的一段,为变化的一段,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom)。 根据栈的定义可知,最先放入栈的元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素正好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删除;入栈(push) 出栈(pop) 实现栈的思路分析: 判断栈空 判断栈满 入栈 出栈 遍历栈 测试 前缀表达式又称波兰式,前缀表达式的运算

weixin_47418550的博客 1633

逆波兰表达式

本文转载自:https://www.cnblogs.com/wanghetao/archive/2012/04/23/2466580.html 作者:wanghetao 转载请注明该声明。 逆波兰表达式 表达式一般由操作数(Operand)、运算符(Operator)组成,例如算术表达式中,通常把运算符放在两个操作数的中间, 这称为中缀表达式(Infi...

CHCH998的博客 383

【数据结构与算法-Day 13】栈的应用:从括号匹配到逆波兰表达式求值,面试高频考点全解析

在上一篇文章中,我们学习了栈(Stack)这一“后进先出”(LIFO)的数据结构及其基本实现。理论知识是基石,但真正的价值在于应用。栈凭借其独特的结构特性,在计算机科学的许多领域扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨栈的三大经典应用场景:括号匹配、模拟函数调用栈以及表达式求值。这些不仅是理解程序运行机制的窗口,更是各大公司面试中频繁出现的考点。通过本文,你将学会如何运用栈这一简单工具,巧妙地解决看似复杂的问题。

吴师兄大模型的博客 1279

《数据结构》第十五篇、栈(中篇)---「中缀表达式」转「后缀表达式」

怒火攻心.jpg引言上篇文章中,我们把栈的概念,栈的两种实现方式:顺序栈、链栈做了一个介绍,相信大家对栈这个概念有了初步的认识了吧,今天给大家带来的是「栈的应用」这篇内容,我们做android必然非常熟悉activity栈,不过这个栈其实还算简单,今天不做介绍,如果有需要可以给大家单独介绍。栈是一种常用的数据结构,基本上稍微复杂一点的程序都会用到:遍历一个图时,会用到栈;搜索一个解时,也会用到栈。...

JerryWu145的专栏 1141

中缀表达式转后缀表达式

中缀表达式转后缀表达式 2015-04-05 Lover雪儿 1 //中缀表达式转换为后缀表达式(逆波兰表达式) 2 #include &lt;stdio.h&gt; 3 #include &lt;stdlib.h&gt; 4 #include &lt;math.h&gt; 5 #include &lt;ctype.h&gt; 6 7 #define STAC...

|~~~热爱生活、努力学习的小伙汁~~~| 338

关于后缀表达式和中缀表达式的思考

转载博客(侵删!尾部有原文链接):众所周知啦,我们数学里面的公式就是中缀表达式(infix),形如a*(b+c),支持括号用于调整运算的顺序。我们平常用的就是中缀表达式。 那么什么是后缀表达式(postfix)? 后缀表达式(又称为逆波兰reverse polish)就是不需要括号就可以实现调整运算顺序的一种技法。 比如:ab+cde+** 上面就是一个典型的后缀表达式,将它改为中缀表达式

Silentnewborn的博客 709

python输入数学表达式并求值_用Python3实现表达式求值

原博文2016-02-25 11:27 −一、题目描述 请用 python3 编写一个计算器的控制台程序,支持加减乘除、乘方、括号、小数点,运算符优先级为括号>乘方>乘除>加减,同级别运算按照从左向右的顺序计算。 二、输入描述 数字包括"0123456789",小数点为".",运算符包括:加("+")、减("-")、乘...相关推荐2013-05-30 19:19 −需要根据配置的表达式(例如...

weixin_39901943的博客 2175
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终难忘世外仙株寂寞林
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