150. Evaluate Reverse Polish Notation (M)

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Evaluate Reverse Polish Notation (M)

Evaluate the value of an arithmetic expression in Reverse Polish Notation.

Valid operators are +, -, *, /. Each operand may be an integer or another expression.

Note:

  • Division between two integers should truncate toward zero.
  • The given RPN expression is always valid. That means the expression would always evaluate to a result and there won’t be any divide by zero operation.

Example 1:

Input: ["2", "1", "+", "3", "*"]
Output: 9
Explanation: ((2 + 1) * 3) = 9

Example 2:

Input: ["4", "13", "5", "/", "+"]
Output: 6
Explanation: (4 + (13 / 5)) = 6

Example 3:

Input: ["10", "6", "9", "3", "+", "-11", "*", "/", "*", "17", "+", "5", "+"]
Output: 22
Explanation: 
  ((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5
= ((10 * 0) + 17) + 5
= (0 + 17) + 5
= 17 + 5
= 22

题意

计算逆波兰表达式(即后缀表达式)的值。

思路

遇到数字就压栈;遇到符号则从栈中弹出两个数字进行运算(注意后出栈的在前,先出栈的在后),将得到的结果再压入栈中;最后栈中只剩一个数,即所求结果。


代码实现

class Solution {
    public int evalRPN(String[] tokens) {
        Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();

        for (String token : tokens) {
            if (token.equals("+")) {
                int y = stack.pop(), x = stack.pop();
                stack.push(x + y);
            } else if (token.equals("-")) {
                int y = stack.pop(), x = stack.pop();
                stack.push(x - y);
            } else if (token.equals("*")) {
                int y = stack.pop(), x = stack.pop();
                stack.push(x * y);
            } else if (token.equals("/")) {
                int y = stack.pop(), x = stack.pop();
                stack.push(x / y);
            } else {
                stack.push(Integer.parseInt(token));
            }
        }

        return stack.pop();
    }
}
YOLO26算法日历数字识别+训练好的模型+102张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[数字(number)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9156** mAP50-95 | 0.7374 Precision | 0.8626 Recall | 0.8381 train/box_loss | 0.8790 train/cls_loss | 0.7499 val/box_loss | 0.7874 val/cls_loss | 0.6025 【训练过程分析】 训练开始后,我注意到前几轮的 loss 下降特别快,这让我有点兴奋,但随着训练的深入,loss 的降幅变得不那么明显了。在训练的第 30 轮左右,val_loss 开始趋于平稳,这让我稍微放心了一些,但同时也感觉压力倍增,因为一旦训练过早平稳,就容易陷入过拟合的泥沼。经过 97 轮的磨炼,最终 mAP50 达到了 0.9156,这让我松了一口气。不过,mAP50-95 仅有 0.7374,和 mAP50 之间有明显的差距,说明模型在低置信度的检测上还需要优化。从 loss 曲线来看,训练过程总体上比较平稳,没有明显的过拟合迹象,但也让人觉得有些枯燥。我心想,要是能早点找到一个陡峭上升的训练曲线该有多好,这样至少能让人心态更积极一些。 随着训练进行到后半段,模型开始逐渐收敛,但这个过程并不是一帆风顺的。在训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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