leetcode150. 逆波兰表达式求值

本文介绍了一种基于栈的数据结构实现逆波兰表达式(后缀表达式)的解析算法,详细展示了如何通过遍历输入的字符串数组,利用两个栈分别处理数字和运算符,最终计算出表达式的值。

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思路一:

逆波兰表达式其实就是后序遍历二叉树的序列

根据左右根的顺序入栈出栈即可

class Solution {
    public int evalRPN(String[] tokens) {
        Stack<Integer>stk1 = new Stack<Integer>();
        Stack<Character>stk2 = new Stack<Character>();
        for(int i=0;i<tokens.length;i++){
            char cc = tokens[i].charAt(0);
            if(cc=='-'){
                if(tokens[i].length()==1){
                    int b = stk1.pop();
                    int a = stk1.pop();
                    stk1.push(a-b);
                }else{
                    stk1.push(Integer.parseInt(tokens[i]));
                }
            }
            if(cc=='+'){
                    int b = stk1.pop();
                    int a = stk1.pop();
                    stk1.push(a+b);                
            }
            if(cc=='*'){
                    int b = stk1.pop();
                    int a = stk1.pop();
                    stk1.push(a*b);                
            }
            if(cc=='/'){
                    int b = stk1.pop();
                    int a = stk1.pop();
                    stk1.push(a/b);                
            }
            if(cc>='0'&&cc<='9'){
                    stk1.push(Integer.parseInt(tokens[i]));
            }
        }
        return stk1.pop();
    }
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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