150. Evaluate Reverse Polish Notation

本文介绍了一种使用栈来解析并计算逆波兰表达式的算法实现。通过将输入的字符串数组转换为数值或操作符,并根据操作符进行相应的数学运算,最终得到表达式的计算结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem

Evaluate the value of an arithmetic expression in Reverse Polish Notation.

Valid operators are +-*/. Each operand may be an integer or another expression.

Some examples:

  ["2", "1", "+", "3", "*"] -> ((2 + 1) * 3) -> 9
  ["4", "13", "5", "/", "+"] -> (4 + (13 / 5)) -> 6


Solution

1. 一开始居然没有想到借助 stack.............  敲打 敲打 委屈

2.   Bug  数字没有考虑它有可能是负数,自带正负号。。。。

另外一个技巧,借助 token[0] 用 switch 语句提高点效率。。。

class Solution {
    int convert( const string& token){
        int sign = 1;
        const char *p = &token[0];
        if(token[0] == '-') sign = -1;
        if(token[0] == '+' || token[0] =='-') p = &token[1];
        return sign*atoi(p);
    }
public:
    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        stack<int> stk;
        for( auto token : tokens){
            if(isdigit(token[0]) || token.size() > 1){
                stk.push(convert(token));
            }
            else {
                int num2 = stk.top(); 
                stk.pop();
                int num1 = stk.top();
                stk.pop();
                int rst = 0;
                switch(token[0]){
                    case '+' :
                        rst = num1 + num2;
                        break;
                    case '-' :
                        rst = num1 - num2;
                        break;
                    case '*' :
                        rst = num1 * num2;
                        break;
                    case '/' :
                        rst = num1 / num2;
                        break;
                }
                stk.push(rst);
            }
        }
        return stk.top();
    }
    
};


内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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