表达式求解

【Educoder作业】问题求解——表达式 【EducoderEducoderEducoder作业】问题求解——表达式 这次作业主要考察是否能正确书写各种数学表达式,常见的问题:3a3a3a应该是3∗a3 * a3∗a,h/3ah/3ah/3a应该是h/(3∗a)h / (3 *a)h/(3∗a),不要忘记括号;不要漏括号,注意各种运算符的优先级 T1T1T1 飞行炮弹空气阻力计算 PythonPythonPython里面的intintint是一个函数 S = eval(input()) #获取炮弹的横截面积S v = eval(input()) 阅读详情

#include<string.h>
#include<stdio.h>
#include<malloc.h>

#define EOFILE '&'

typedef char SElemType;

#include "stack.h"
Status visit(SElemType * e)
{
  printf("%c", *e);
}

char OP[10]={'+','-','*','/','(',')','#'};
int precede[7][7]={
      1,1,2,2,2,1,1,
      1,1,2,2,2,1,1,
      1,1,1,1,2,1,1,
      1,1,1,1,2,1,1,
      2,2,2,2,2,3,0,
      1,1,1,1,0,1,1,
      2,2,2,2,2,0,3};

int In(char c,char *op)
{
  int i=0;
  while(i<7)
     if(c==op[i++])
       return 1;
  return 0;
}

char Precede(char op,char c)
{
  int pos_op;
  int pos_c;
  int i;
  for(i=0;i<7;i++)
    {
      if(op==OP[i]) pos_op=i;
      if(c==OP[i]) pos_c=i;
    }
  switch(precede[pos_op][pos_c])
    {
      case 1:  return '>';
      case 2:  return '<';
      case 3:  return '=';
    }
}

char Operate(int a,char theta,int b)
{
  switch(theta)
    {
      case '+':return a+b-'0';
      case '-':return a-b+'0';
      case '*':return (a-'0')*(b-'0')+'0';
      case '/':return (a-'0')/(b-'0')+'0';
    }
}

char EvaluateExpression()
{
  SqStack *OPND,*OPTR;
  char c,x,theta;
  char a,b;
  InitStack(&OPTR);  Push(OPTR,'#');
  InitStack(&OPND);
  c=getchar();
  while(c!='#'||GetTop(*OPTR)!='#')
    {
      if(!In(c,OP))
 {Push(OPND,c);c=getchar();}
      else
 switch(Precede(GetTop(*OPTR),c))
   {
     case '<':
       Push(OPTR,c);
       c=getchar();
       break;
     case '=':
       Pop(OPTR,&x);
       c=getchar();
       break;
     case '>':
       Pop(OPTR,&theta);
       Pop(OPND,&b);  Pop(OPND,&a);
       Push(OPND,Operate(a,theta,b));
       break;
   }
    }
  c=GetTop(*OPND);
  DestroyStack(OPTR);
  DestroyStack(OPND);
  return c;
}

main()
{
  char i;
  printf("/n/n/n/nOnly within 0..9 evaluation,input a expression end with symbol #:/n");
  i=EvaluateExpression();
  printf("/nThis expression's result is:   ");
  printf("%d/n/n/n/n",i-'0');
  printf("/n/nWelcome to visit http://zmofun.yeah.net !");
  getch();
}

 

stack.h

#ifndef _STACK_H_
#define _STACK_H_

#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define EQUAL 1
#define OVERFLOW -1
#define STACK_INIT_SIZE 100
#define STACKINCREMENT 10

struct STACK
{
  SElemType *base;
  SElemType *top;
  int stacksize;
};

typedef struct STACK SqStack;
typedef struct STACK *pSqstack;
typedef int Status;

Status InitStack(SqStack **S);
void DestroyStack(SqStack *S);
Status ClearStack(SqStack *S);
Status StackEmpty(SqStack S);
Status StackLength(SqStack S);
SElemType GetTop(SqStack S);
Status Push(SqStack *S,SElemType e);
Status Pop(SqStack *S,SElemType *e);
#endif

 

stack.c

#include "stack.h"
Status InitStack(SqStack **S)
{
  (*S)=(SqStack *)malloc(sizeof(SqStack));
  (*S)->base=(SElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE *sizeof(SElemType));
  if(!(*S)->base)exit(OVERFLOW);
  (*S)->top=(*S)->base;
  (*S)->stacksize=STACK_INIT_SIZE;
  return OK;
}

void DestroyStack(SqStack *S)
{
 free(S->base);
 free(S);
}

Status ClearStack(SqStack *S)
{
  S->top=S->base;
}

Status StackEmpty(SqStack S)
{
  if(S.top==S.base) return TRUE;
  else
    return FALSE;
}

Status StackLength(SqStack S)
{
  int i;
  SElemType *p;
  i=0;
  p=S.top;
  while(p!=S.base)
    {p++;
     i++;
    }
}

SElemType GetTop(SqStack S)
{
  char a;
  a='/0';        
  if(S.top==S.base) return ERROR;
  return *(S.top-1);
}

Status Push(SqStack *S,SElemType e)
{
 /*
  if(S->top - S->base>=S->stacksize)
   {

     S->base=(SElemType *) realloc(S->base,
     (S->stacksize + STACKINCREMENT) * sizeof(SElemType));
     if(!S->base)exit(OVERFLOW);
     S->top=S->base+S->stacksize;
     S->stacksize += STACKINCREMENT;
   }
  */

  *(S->top++)=e;
  return OK;
}

Status Pop(SqStack *S,SElemType *e)
{
  if(S->top==S->base) return ERROR;
  *e=*--S->top;
  return OK;
}

 

用shunting-yard算法做表达式求解 背景 表达式求解这个问题绝对是非常值得搞清楚的一个问题, 一方面在面试中经常会被问到(https://leetcode-cn.com/problems/basic-calculator/), 我就曾不止一次在面试中被问到类似的问题, 然而当时回答的都不理想; 另一方面, 在我们的工作中, 其实会遇到真实的问题需要类似的算法求解, 但是一般是改头换面出现的, 比如我最近遇到一个问题, 业务端传给我一个类似于这样的表达式: a && b && !(c || d) 我希望对这个表 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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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大秦坑王的专栏 1555
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djcsch2001
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