NC137 表达式求值

NC137 表达式求值

描述
请写一个整数计算器,支持加减乘三种运算和括号。
示例1
输入:
“1+2”
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返回值:
3
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示例2
输入:
“(2*(3-4))5"
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返回值:
-10
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示例3
输入:
"3+2
3*4-1”
复制
返回值:
26

import java.util.*;


public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     * 返回表达式的值
     * @param s string字符串 待计算的表达式
     * @return int整型
     */
    public int solve (String s) {
        // write code here
        Stack<Integer> nums = new Stack<>();
        Stack<Character> ops = new Stack<>();
        Map<Character , Integer> map = new HashMap<>();
        map.put('+' , 1) ;
        map.put('-' , 1) ;
        map.put('*' , 2) ;
        for(int i = 0 ; i < s.length() ; i++){
            char curt = s.charAt(i) ;
            if(Character.isDigit(curt)){
                String num = String.valueOf(curt) ;
                while(++i < s.length()){
                    char temp = s.charAt(i);
                    if(Character.isDigit(temp)){
                        num += temp ;
                    }else{
                        break ;
                    }
                    //i++ ;
                }
                nums.push(Integer.valueOf(num)) ;
                i-- ;
                continue ;
            }
            if(ops.isEmpty()){
                ops.push(curt) ;
                continue ;
            }
            if(curt == '('){
                ops.push(curt) ;
                continue ;
            }
            if(curt == ')'){
                while(ops.peek() != '('){
                    char ope = ops.pop();
                    cal(nums , ope) ;
                }
                ops.pop() ;
                continue ;
            }
            while(!ops.isEmpty() && (map.getOrDefault(ops.peek(), 0) >= map.get(curt))){
                char lastop = ops.peek() ;
                ops.pop();
                cal(nums , lastop) ;
            }
            ops.push(curt) ;
            
        }
        while(!ops.isEmpty()){
            cal(nums , ops.pop()) ;
        }
        return nums.pop() ;
        
    }
    public void cal(Stack<Integer> nums , char lastop){
        int num1 = nums.pop() ;
        int num2 = nums.pop();
        int ans = 0 ;
        if(lastop == '*'){
            ans = num1 * num2 ;
        }
        if(lastop == '+'){
            ans = num1 + num2 ;
        }
        if(lastop == '-'){
            ans = num2 - num1 ;
        }
        nums.push(ans) ;
    }
}
### 计算多年NetCDF数据的每小时平均值 为了计算多年NetCDF数据的每小时平均值,可以利用`xarray`库来读取和操作NetCDF文件。此过程涉及加载多文件的数据集并对其进行时间维度上的统计汇总。 #### 加载所需库 首先确保已安装必要的Python库,如`xarray`用于高效处理标签化的数组结构以及`netCDF4`支持NetCDF格式文件的操作: ```bash pip install xarray netCDF4 dask ``` 对于大规模或多文件场景下的性能优化,推荐引入`dask`作为后台引擎以实现延迟计算与分布式内存管理[^1]。 #### 打开多个NetCDF文件 通过指定通配符路径模式让`xarray.open_mfdataset()`函数自动识别同一目录下符合规则的所有NetCDF文件,并将其组合成单一的数据集中对象: ```python import xarray as xr # 使用open_mfdataset打开多个nc文件, 并设置combine参数为by_coords以便按照坐标轴合并 ds = xr.open_mfdataset('path_to_files/*.nc', combine='by_coords') ``` 此处假设所有目标`.nc`文件位于相同文件夹内且具有相似的时间戳命名方式;如果存在跨年度或其他复杂情况,则需调整匹配表达式或提供具体列表。 #### 时间序列预处理 考虑到不同年份间可能存在日期重叠现象,在执行任何聚合之前应当先标准化整个时间段内的记录频率至统一标准——即每个小时一次观测点。这一步骤可通过调用内置方法完成: ```python # 将时间索引转换为datetime64类型并重新采样到固定间隔上 if 'time' not in ds.coords or isinstance(ds['time'].values[0], (int,float)): raise ValueError("Time coordinate must be datetime-like") # 对齐时间为整数小时刻度 aligned_ds = ds.resample(time="H").nearest(tolerance='30min') ``` 上述代码片段中采用了最近邻插值法(`nearest`)填补潜在缺失时刻的位置,同时允许最大偏差不超过半小时范围内的近似选取。 #### 计算逐小时均值 最后应用`.mean(dim)`接口沿特定维度求解平均值得到最终结果: ```python hourly_mean = aligned_ds.mean(dim=['latitude','longitude']) # 或者其他空间维名称 ``` 这里选择了纬度经度两个地理方向做全局平均运算,实际项目里可根据需求灵活选择参与累加的方向。
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