算法训练 表达式计算

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本文探讨了如何使用算法高效地解决表达式计算问题,包括解析表达式树的构建、中缀转后缀表达式以及求值策略。通过实例分析,展示了算法在提升计算速度和准确性上的优势。
问题描述
  输入一个只包含加减乖除和括号的合法表达式,求表达式的值。其中除表示整除。
输入格式
  输入一行,包含一个表达式。
输出格式
  输出这个表达式的值。
样例输入
1-2+3*(4-5)
样例输出
-4
数据规模和约定
  表达式长度不超过1
回答: KNN算法的数学表达式可以表示为以下形式:对于一个未知样本x,KNN算法通过计算该样本与训练集中所有样本的距离,并选择与该样本距离最近的K个训练样本。然后,根据这K个最近邻样本的标签,通过投票或者加权投票的方式来确定未知样本的标签。具体而言,对于分类问题,KNN算法可以表示为以下公式: y = mode(y_1, y_2, ..., y_K) 其中,y表示未知样本的标签,y_1, y_2, ..., y_K表示K个最近邻样本的标签,mode表示取众数操作。对于回归问题,KNN算法可以表示为以下公式: y = mean(y_1, y_2, ..., y_K) 其中,y表示未知样本的标签,y_1, y_2, ..., y_K表示K个最近邻样本的标签,mean表示取平均值操作。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [最简单的分类算法之一:KNN(原理解析+代码实现)](https://blog.youkuaiyun.com/Cyril_KI/article/details/107302163)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [机器学习3—分类算法之K邻近算法(KNN)](https://blog.youkuaiyun.com/ex_6450/article/details/126090631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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