中缀和后缀表达式

中缀表达式(Infix Notation)的求解,只考虑双目运算符情况 最近看了数据结构的书,刚刚学到栈,其中的一大应用就是求中缀表达式的值,于是实现了一个。(书上的代码错误好多)   先要说明一下: 1、什么是栈结构 2、什么是中缀表达式   栈(stack,也叫堆栈) Wikipedia:http://en.wikipedia.org/wiki/Stack_(abstract_data_type)   栈是一种抽象数据结构(ADT, Abstra 阅读详情
前缀表达式 (Prefix Notation) 是指将运算符写在前面操作数写在后面的不包含括号的表达式,而且为了纪念其发明者波兰数学家Jan Lukasiewicz所以前缀表达式也叫做“波兰表达式”。比如- 1 + 2 3



后缀表达式(Postfix Notation) 与之相反,是指运算符写在操作数后面的不含括号的算术表达式,也叫做逆波兰表达式。比如1 2 3 + -

中缀表达式(Infix Notation) 就是常用的将操作符放在操作数中间的算术表达式。前缀表达式和后缀表达式相对于中缀表达式最大的不同就是去掉了表示运算优先级的括号,比如1-2+3

人工转换中缀到前缀和后缀的方法,给定一个中缀表达式a+b*c-(d+e)

1首先将这个中缀表达式的所有运算加括号((a+(b*c))-(d+e))

2然后将所有运算符放到括号后面,这样就变成了((a(bc)* )+ (de)+ )-

3把所有括号去掉abc*+de+-,最后得出的结果就是后缀表达式

相反都移到括号前面 就是前缀表达式。


计算机实现中缀到后缀的转化 以及后缀表达式算值是通过栈实现的。

具体的算法 参见 《数据结构教程 (2)》 李春葆 清华大学

代码如下 中缀转后缀

void tranfer2PosfixExpression(char * exp, char postexp[])
{
	struct
	{
		char data[MAXSIZE];
		int top;
	}op;

	int i = 0;
	op.top = -1;

	while( *exp != '\0')
	{
		switch(*exp)
		{
		case '(':
			op.top++; op.data[op.top] = *exp;
			exp++;
			break;
		case ')':
			while(op.data[op.top] != '(')
			{
				postexp[i++] = op.data[op.top]; 
				op.top --;
			}
			op.top--;
			exp++;
			break;
		case '+':
		case '-':
			while(op.top != -1 && op.data[op.top] != '(')
			{
				postexp[i++] = op.data[op.top];
				op.top --;
			}
			op.top ++;
			op.data[op.top] = *exp;
			exp++;
			break;
		case '*':
		case '/':
			while(op.top != -1 && 
				(op.data[op.top] == '*' || op.data[op.top] == '/'))
			{
				postexp[i++] = op.data[op.top];
				op.top --;
			}
			op.top ++; op.data[op.top] = *exp;
			exp++;
			break;
		case ' ':
			exp++;
			break;
		default:
			while (*exp >= '0' && *exp <= '9')
			{
				postexp[i++] = *exp;
				exp++;
			}
			postexp[i++] = '#';
		} // switch

	}// while 

	while(op.top >= 0)
	{
		postexp[i++] = op.data[op.top];
		op.top --;
	}
	postexp[i++] = '\0';

}

 

后缀表达式计算

float computeValue(char *postExp)
{
	struct{
		float data[MAXSIZE];
		int top;
	}st;

	float d, a, b, c;
	st.top = -1;
	while(*postExp != '\0')
	{
		switch(*postExp)
		{
		case '+':
			a = st.data[st.top];
			st.top --;
			b = st.data[st.top];
			st.top --;
			c = a + b;
			st.top ++;
			st.data[st.top] = c;
			break;
		case '-':
			a = st.data[st.top];
			st.top --;
			b = st.data[st.top];
			st.top --;
			c = b - a;
			st.top ++;
			st.data[st.top] = c;
			break;
		case '*':
			a = st.data[st.top];
			st.top --;
			b = st.data[st.top];
			st.top --;
			c = a * b;
			st.top ++;
			st.data[st.top] = c;
			break;
		case '/':
			a = st.data[st.top];
			st.top --;
			b = st.data[st.top];
			st.top --;
			if (a != 0)
			{
				c = b / a;
			}else
			{
				printf(" diveded by zero!! \n");
			}
			st.top ++;
			st.data[st.top] = c;
			break;
		default:
			d = 0;
			while(*postExp >= '0' && *postExp <= '9')
			{
				d = 10*d + (*postExp - '0');
				postExp++;
			}
			st.top++;
			st.data[st.top] = d;
			break;
		}// end of switch
		postExp++;
	}// end of while
	
	return st.data[st.top];
}


后缀表达式的好处:

1. 去除了 “(”  和 “)”  

2. 后缀表达式运算时间比较稳定,而中缀表达式由于运算顺序不同运行时间相差较大。可见在时间复杂度和效率方面后缀表示方法要明显优于中缀表示方法。 适合计算机求解

前缀、中缀和后缀表达式详解,中缀表达式到后缀表达式的转换规则,以及后缀表达式的计算规则,附计算代码 大雾 广东人· 大雾穷横孤儿提供2398奋斗过于·1fwojei9fhgbuij李的萨科技发挥·khfbadlq穿梭在大城市的过程流程是肯定会牛逼出门时刻都回家初始模板和吃吗上课的破壁吃吗搜的看吹牛逼吃吗,搜谱大V南京m从吧水电费出生地 ... 阅读详情

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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")

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scu_daiwei的专栏 2803

数据结构--前缀、中缀和后缀表达式

文章目录一、定义二、具体实现1.后缀表达式2.中缀转后缀表达式 一、定义 (1)前缀表达式(波兰表达式):从右到左扫描表达式,遇到数字时压入数字栈,遇到运算符时,弹出两个栈顶的两个数,进行计算,并将结果入栈;重复止到表达式最左端。 (2)中缀表达式:就是常见的运算表达式,和人的思考方式是一致的,但是与计算机来说不好操作。 (3)后缀表达式(逆波兰表达式):与前缀表达式相似,只是运算符位于操作数之后。 二、具体实现 1.后缀表达式 代码如下(示例): // 设置一个列表接收表达式 public st

qq_45283185的博客 1667
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dannyPolyu
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