NYOJ - 表达式求值(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

表达式求值

时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度:4
描述
ACM队的mdd想做一个计算器,但是,他要做的不仅仅是一计算一个A+B的计算器,他想实现随便输入一个表达式都能求出它的值的计算器,现在请你帮助他来实现这个计算器吧。
比如输入:“1+2/4=”,程序就输出1.50(结果保留两位小数)
输入
第一行输入一个整数n,共有n组测试数据(n<10)。
每组测试数据只有一行,是一个长度不超过1000的字符串,表示这个运算式,每个运算式都是以“=”结束。这个表达式里只包含+-*/与小括号这几种符号。其中小括号可以嵌套使用。数据保证输入的操作数中不会出现负数。
数据保证除数不会为0
输出
每组都输出该组运算式的运算结果,输出结果保留两位小数。
样例输入
2
1.000+2/4=
((1+2)*5+1)/4=
样例输出
1.50
4.00

/*
*    这里主要是逆波兰式的实现,使用两个stack 这里用字符串来模拟一个stack,第一步,将中缀表达式转变为后缀表达式
*    第二步,然后再使用一个stack,计算后缀表达式的结果,这一步很容易出错,考虑到浮点数的问题。
*/
#include <iostream>
#include <string>
#include <stack>
#include <iomanip>

using namespace std;

int cmp(char ch)     // 运算符优先级 
{
	switch(ch)
	{
		case '+':
		case '-': return 1;
		case '*':
		case '/': return 2;
		default : return 0;
	}
}
void change(string &s1, string &s2)       // 中缀表达式转变后缀表达式 
{
	stack <char > s;
	s.push('#');
	int i = 0;
	while(i < s1.length()-1)
	{
		if(s1[i] == '(')
		{
			s.push(s1[i++]);
		}
		else if(s1[i] == ')')
		{
			while(s.top() != '(')
			{
				s2 += s.top();
				s2 += ' ';
				s.pop();
			}
			s.pop();
			i++;
		}
		else if(s1[i] == '+'||s1[i] == '-'||s1[i] == '*'||s1[i] == '/')
		{
			while(cmp(s.top()) >= cmp(s1[i]))
			{
				s2 += s.top();
				s2 += ' ';
				s.pop();
			}
			s.push(s1[i]);
			i++;
		}
		else
		{
			while('0' <= s1[i]&&s1[i] <= '9'||s1[i] == '.')
			{
				s2 += s1[i++];
			}
			s2 += ' ';
		}
	}
	while(s.top() != '#')
	{
		s2 += s.top();
		s2 += ' ';
		s.pop();
	}
}

double value(string s2)         // 计算后缀表达式,得到其结果。 
{
	stack < double> s;
	double x,y;
	int i = 0;
	while(i < s2.length())
	{
		if(s2[i] == ' ')
		{
			i++;
			continue;
		}
		switch(s2[i])
		{
			case '+': x = s.top(); s.pop(); x += s.top(); s.pop(); i++; break;
			case '-': x = s.top(); s.pop(); x =s.top()-x; s.pop(); i++; break;
			case '*': x = s.top(); s.pop(); x *= s.top(); s.pop(); i++; break;
			case '/': x = s.top(); s.pop(); x = s.top()/x; s.pop(); i++; break;
			default :
			{
				x = 0;
				while('0' <= s2[i]&&s2[i] <= '9')
				{
					x = x*10+s2[i] - '0';
					i++;
				}
				if(s2[i] == '.')
				{
					double k = 10.0;
					y = 0;
					i++;
					while('0' <= s2[i]&&s2[i] <= '9')
					{
						y += ((s2[i]-'0')/k);
						i++;
						k *= 10;
					}
					x += y;
				}
			}
		}
		s.push(x);
	}
	return s.top();
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
	int n;
	string s1,s2;
	cin>>n;
	while(n--)
	{
		cin>>s1;
		s2 = "";
		change(s1,s2);
		cout<<fixed<<setprecision(2)<<value(s2)<<endl;
	}
	return 0;
}
C++和OpenGL实现3D游戏编程【章节目录三】 本专栏通过C++和OpenGL实现3D游戏编程的系列教程,系统讲解从基础功能到游戏开发的全过程。内容涵盖OpenGL基础、游戏控制架构、二维界面实现等核心模块,配有详细教学视频和实例演示(如骨骼动画、光照贴图等)。教程采用循序渐进的方式,帮助开发者理解3D游戏中的视角控制、碰撞检测等关键技术。提供QQ交流群(739903792)供学习者讨论,并持续更新更多游戏开发相关内容。专栏还包含思维导图指导学习路径,适合对3D游戏开发感兴趣的编程爱好者系统学习。 阅读详情

相关推荐

C语言实现逆波兰式实例

介绍了C语言实现逆波兰式实例,有需要的朋友可以参考一下

波兰式求值

题目描述先说明一下什么是中缀式:如2+(3+4)*5这种我们最常见的式子就是中缀式。而把中缀式按运算顺序加上括号就是:(2+((3+4)*5))然后把运算符写到括号前面就是+(2 *( +(3 4) 5) )把括号去掉就是:+ 2 * + 3 4 5最后这个式子就是该表达式的前缀表示。又叫做波兰式给你一个前缀表达式,请你计算出该前缀式的值。比如:+ 2 * + 3 4 5的值就是 37输入输入有多...

Richard的博客 823

华为项目TR5评审后发现了重大缺陷的应急处理经验

华为TR5评审后发现重大缺陷时,启动分级应急机制:1)缺陷分级:按严重性(致命/严重/一般)评估影响;2)应急响应:跨部门会议制定方案,冻结生产并调配资源;3)根因修复:通过RCA定位问题,设计变更后回归测试;4)变更管理:评审修复影响,调整发布策略;5)持续改进:记录缺陷闭环,优化流程。案例显示,软件闪退问题通过热修复补丁和代码重构解决。关键工具包括Jira、FMEA等,确保缺陷在量产前拦截,降低风险。

从技术实践立足,从项目管理方法论延伸思考 1069

波兰式、逆波兰式、表达式求值

波兰式、逆波兰式、表达式求值 中缀表达式 我们在数学中学到的表达式被称为中缀表达式,操作符号在操作数中间,比如2 + 3 * (5 - 1)。对人类而言,这种表达方式显而易见,求值也很直接,先算乘除再算加减,先算括号内再算括号外。然而,这个表达式对于计算机而言却很费解。 前缀表达式 早在1920年,波兰科学家扬·武卡谢维奇就发明了一种不需要括号的表示法,可以用来表示一个计算表达式。即将操作符号写在...

旋转mu马 1473

项目计划书、规划文档模板

项目计划书、规划文档模板 最近通过项目实践经历,整理出的一套项目计划书(仅供自己参考梳理思路使用) 有喜欢的文末加VX 辛苦码字如有转载请标明出处谢谢!——木研 更新的简版项目规划文档! 原版文件请+vx :baierfa ...

weixin_43194923的博客 987

SAP开发顾问简历模板范文(精选篇)

SAP开发顾问简历该怎么写呢?

Huanzhucv的博客 1568

逆波兰表达式介绍及求值实现

1. 初始化两个栈:运算符栈s1和存储中间结果的栈s2 2. 从左至右扫描中缀表达式 3. 遇到操作数时,将其压s2 4. 遇到运算符时,比较其与s1栈顶运算符的优先级 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. 否则,若优先级比栈顶运算符的高,也将运算符压入s1 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中新的栈顶运算符相比较 5. 遇到括号时: 1. 如果是左括号“(”,则直接压入s1 2. 如果是右括号“)”

wenwenaier的博客 6408

SQL注入:联合查询的三个绕过技巧

在SQL注入中,可以利用科学计数法来绕过对输入的限制。例如,可以使用科学计数法来绕过对字符串长度的限制,通过将字符串拆分成多个部分并使用科学计数法来表示。此外,还可以利用数据库的特定特性或语法来替代原始的查询语句,从而执行联合查询或其他恶意操作。另外,还可以尝试利用无列名注入的技巧,通过在原始查询中使用通配符或其他方式来绕过对列名的限制,从而执行恶意操作。

qq_68163788的博客 3792

NYOJ35-表达式求值(逆波兰式)java

表达式求值 描述 ACM队的mdd想做一个计算器,但是,他要做的不仅仅是一计算一个A+B的计算器,他想实现随便输入一个表达式都能求出它的值的计算器,现在请你帮助他来实现这个计算器吧。 比如输入:“1+2/4=”,程序就输出1.50(结果保留两位小数) 输入第一行输入一个整数n,共有n组测试数据(n 每组测试数据只有一行,是一个长度不超过1000的字符串,表示这个运算式

bin-mu的专栏 2667

智慧矿山无人机空地一体化解决方案

未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,智慧矿山无人机空地一体化解决方案将在矿业领域发挥更加重要的作用,为矿山的可持续发展提供更加有力的保障。该系统能够实现矿山的全方位、全天候监测与管理,提升矿山生产效率,降低安全风险,并为矿山的可持续发展提供有力支持。智慧矿山无人机空地一体化解决方案是当前矿业领域技术创新的重要方向,旨在通过集成无人机技术、物联网、大数据、人工智能等先进技术,实现矿山的智能化、高效化和安全化运营。在矿山爆破、挖掘等危险作业中,无人机可进行远程监控和指挥,降低人员安全风险。

专注多旋翼、复合翼无人机技术研究,从事低空经济行业。 1109

2025华为OD面试手撕代码真题目录及面试八股文

本专栏更新每年华为OD机试的高频手撕代码题,每个题目都会使用五种语言进行解答(C & C++& Java & Python & JS) 华为od机试,华为od机试真题,华为od机试E卷,华为odE卷,华为od机试真题E卷,华为OD,华为OD机试,华为OD机试真题,华为od机考,华为od机试D卷,华为od机试真题D卷,华为od手撕代码,华为od,华为od机试C卷,华为od e卷,华为2024e卷,od机试,2024E卷,华为OD机试E卷,什么是华为od,华为od介绍,全面了解华为od,2024华为od,如何备

KJ.JK 5万+

NYOJ 35 表达式求值(逆波兰式求值)

http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problemset.php?typeid=4 NYOJ 35 表达式求值(逆波兰式求值) 逆波兰式式也称后缀表达式。 一般的表达式求值式子都为中缀表达式,而后缀表达式求值相对更容易,所以可以将中缀表达式转换为后缀表达式。 ps:不了解中缀表达式,后缀表达式的建议先去了解一下。 对于初学者容易弄混这三种,其实前,中,...

weixin_33974433的博客 181

Docker Desktop 从 C 盘迁移到 D 盘的正确方法

本文介绍了三种将Docker数据目录从C盘迁移到D盘的方案。方案1针对WSL2用户,通过导出/导入虚拟磁盘实现迁移;方案2采用软链接方式,适合所有Docker模式;方案3则建议重装Docker到D盘。其中WSL2迁移方案(方案1)最为稳定可靠,推荐使用。文章详细说明了各方案的操作步骤及注意事项,并提供了迁移后常见问题的解决方法,帮助用户彻底解决Docker占用C盘空间的问题。

sg_knight的专栏 2177

nyoj 题目35 表达式求值

表达式求值 时间限制:3000 ms  |            内存限制:65535 KB 难度:4 描述 ACM队的mdd想做一个计算器,但是,他要做的不仅仅是一计算一个A+B的计算器,他想实现随便输入一个表达式都能求出它的值的计算器,现在请你帮助他来实现这个计算器吧。 比如输入:“1+2/4=”,程序就输出1.50(结果保留两位小数) 输入第一行输入一个整数n,共有n组

成长ing 1062

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

nyoj35 - 表达式求值

35-表达式求值 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:111 提交数:210 难度:4 题目描述: ACM队的mdd想做一个计算器,但是,他要做的不仅仅是一计算一个A+B的计算器,他想实现随便输入一个表达式都能求出它的值的计算器,现在请你帮助他来实现这个计算器吧。 比如输入:“1+2/4=”,程序就输出1.50(结果保留两位小数) 输入描述: ...

m0_37579232的博客 298

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

NYOJ 35 表达式求值

一个模板了 哈哈 /* 这里主要是逆波兰式的实现,使用两个stack 这里用字符串来模拟一个stack,第一步,将中缀表达式转变为后缀表达式 第二步,然后再使用一个stack,计算后缀表达式的结果,这一步很容易出错,考虑到浮点数的问题。 */ #include #include #include #include #include #include using namespace s

liwei的专栏 835

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

从Java 8到Java 17:模块化系统如何‘锁死’了你的老项目?一个反射错误引发的升级思考

本文探讨了从Java 8升级到Java 17时,模块化系统(JPMS)如何影响老项目,特别是由反射错误`InaccessibleObjectException`引发的兼容性问题。文章分析了模块化系统的核心矛盾,提供了主流框架的适配策略,并提出了从临时到终极的解决方案,帮助企业平滑过渡到Java 17。

weixin_33733810的博客 337

nyoj35表达式求值

逆波兰式式也称后缀表达式。 一般的表达式求值式子都为中缀表达式,而后缀表达式求值相对更容易,所以可以将中缀表达式转换为后缀表达式。   ps:不了解中缀表达式,后缀表达式的建议先去了解一下。 对于初学者容易弄混这三种,其实前,中,后即节点位置。 前缀表达式树,遍历顺序(节点,左,右)。 中缀表达式树,遍历顺序(左,节点,右)。 后缀表达式树,遍历顺序(左,右,节点)。   步骤:

zezzezzez的博客 314

nyoj 表达式求值

35-表达式求值 内存限制:64MB时间限制:3000msSpecial Judge: Noaccepted:19submit:26 题目描述: ACM队的mdd想做一个计算器,但是,他要做的不仅仅是一计算一个A+B的计算器,他想实现随便输入一个表达式都能求出它的值的计算器,现在请你帮助他来实现这个计算器吧。比如输入:“1+2/4=”,程序就输出1.50(结果保留两位小数) ...

weixin_30613343的博客 172

NYOJ-128-前缀式计算

前缀式计算 时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述 先说明一下什么是中缀式:如2+(3+4)*5这种我们最常见的式子就是中缀式。而把中缀式按运算顺序加上括号就是:(2+((3+4)*5))然后把运算符写到括号前面就是+(2 *( +(3 4) 5) )把括号去掉就是:+ 2 * + 3 4 5最后这个式子就是该表达式的前缀表示。给你一个前缀表达式,请你计

Prim 858

逆波兰表达式求值(C语言实现)

实验项目: 从文本文件输入任意一个语法正确的(中缀)表达式,显示并保存该表达式。 利用栈结构,把上述(中缀)表达式转换成后缀表达式,并显示栈的状态变化过程和所得到的后缀表达式。 利用栈结构,对上述后缀表达式进行求值,并显示栈的状态变化过程和最终结果。 备注:读文件的输入为(以'#'起始和结尾): #10+13*10+5%2+2^3+(5+6)*7# #include &lt;stdio...

George的博客 1万+

数据结构课程设计项目3:算术表达式求解-预习报告

目录 一、题目 二、需求分析 三、知识补充 四、编程语言 一、题目 项目2:算术表达式求解 【问题描述】 设计一个简单的算术表达式计算器。 【基本要求】 实现标准整数类型的四则运算表达式的求值(包含括号,可多层嵌入). 【测试数据】 (30+2*70)/3-12*3 5+(9*(62-37)+15)*6 要求自行设计非法表达式,进行程序测试,以保证程序的稳定运行。 【实现提示】 可以设计以下辅助函数 status isNumber(char ReadInChar); //视ReadIn...

qq_52764169的博客 1013

C语言数据结构-计算逆波兰表达式(小数值版)

C语言数据结构-计算逆波兰表达式(小数值版)

BamBoo_Bean的博客 520
上一篇: NYOJ - 中缀式变后缀式(逆波兰式)
下一篇: NYOJ - 郁闷的C小加(一)
SevenMIT
博客等级 码龄15年 60粉丝 162原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值