中缀表达式转后缀表达式

void InFixToPostFix(char* aSource)

{

    if (!aSource)

    {

        return;

    }

    int len = (int)strlen(aSource);

    char *a = aSource;//"1+2*3+(4*5+6)*7";

    

    STACKOpinit(len);

    

    for (int i = 0;i < len;++i)

    {

        if (a[i] == '(')

        {

            STACKOppush(a[i]);

        }

        if (a[i] == ')')

        {

            char operator = STACKOppop();

            while (operator != '(')

            {

                 printf("%c",operator);

                 operator = STACKOppop();

            }

            continue;

        }

        else if (a[i] == '+'||a[i]=='*')

        {

            Grade grade = None;

            if (a[i] == '+')

            {

                grade = AddAndMinus;

            }

            else if (a[i] == '*')

            {

                grade = MulitAndDiv;

            }

            

            Grade gradeStack = None;

            Operator operator;

        

            do {

                operator = STACKOpView();

                if ((operator == '\0')||(operator == '('))

                {

                    gradeStack = None;

                }

                if (operator == '+')

                {

                    gradeStack = AddAndMinus;

                }

                else if (operator == '*')

                {

                    gradeStack = MulitAndDiv;

                }

                

                if (grade <= gradeStack)

                {

                    printf("%c",STACKOppop());

                }


            } while ((grade <= gradeStack)&&(gradeStack != None));

            

            STACKOppush(a[i]);

            

        }

        if ((a[i] >= '0')&&(a[i] <= '9'))

        {

            printf("%c",a[i]);

        }

    }

    printf("%c",STACKOppop());

    printf("%c",STACKOppop());

}


内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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