[LeetCode 224] Basic Calculator

本文介绍了一个基本计算器的设计与实现,能够解析并计算简单的数学表达式,包括加减运算、括号内的优先级处理等。文中详细解释了使用两个栈的数据结构来解决表达式计算问题的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原文地址:http://www.cnblogs.com/ganganloveu/p/4640589.html

Basic Calculator

Implement a basic calculator to evaluate a simple expression string.

The expression string may contain open ( and closing parentheses ), the plus + or minus sign -, non-negative integers and empty spaces .

You may assume that the given expression is always valid.

Some examples:

"1 + 1" = 2
" 2-1 + 2 " = 3
"(1+(4+5+2)-3)+(6+8)" = 23

 

Note: Do not use the eval built-in library function.

1、表达式运算还是得用两个栈。

2、当顺序执行时,当数据栈每压进一个元素,根据操作符栈是否为空进行操作。而不是当操作符栈每压进一个元素时操作,那样要考虑的东西太多。

3、当有括号“)”时,要一直运行到“(”出现为止。此时可能有括号嵌套的情况,一次循环结束,要继续判断。

class Solution {
public:
    int calculate(string s) {
        stack<int> num;
        stack<int> op;
        int i = 0;
        while(i < s.size())
        {
            while(i < s.size() && s[i] == ' ')
                i ++;
            if(i == s.size())
                break;
            if(s[i] == '+' || s[i] == '-' || s[i] == '(')
            {
                op.push(s[i]);
                i ++;   
            }
            else if(s[i] == ')')
            {
                while(op.top() != '(')
                {// calculation within parentheses 
                    int n2 = num.top();
                    num.pop();
                    int n1 = num.top();
                    num.pop();
                    if(op.top() == '+')
                        num.push(n1 + n2);
                    else
                        num.push(n1 - n2);
                    op.pop();
                }
                op.pop();
                while(!op.empty() && op.top() != '(')
                {
                    int n2 = num.top();
                    num.pop();
                    int n1 = num.top();
                    num.pop();
                    if(op.top() == '+')
                        num.push(n1 + n2);
                    else
                        num.push(n1 - n2);
                    op.pop();
                }
                i ++;
            }
            else
            {
                int n = 0;
                while(i < s.size() && s[i] >= '0' && s[i] <= '9')
                {
                    n = n*10 + (s[i]-'0');
                    i ++;
                }
                num.push(n);
                while(!op.empty() && op.top() != '(')
                {
                    int n2 = num.top();
                    num.pop();
                    int n1 = num.top();
                    num.pop();
                    if(op.top() == '+')
                        num.push(n1 + n2);
                    else
                        num.push(n1 - n2);
                    op.pop();
                }
            }
        }
        return num.top();
    }
};


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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