将中序表达式转为后序表达式

本文详细介绍了中序表达式和后序表达式的特点,并通过一个具体的例子展示了如何将中序表达式转换为后序表达式。转换过程中利用了堆栈的性质,解释了操作符优先级的考虑以及括号的作用。

中序表达式:操作运算符在中间,被操作数在操作运算符的两侧的表达式。一般书面上的表达式大多数都是中序表达式,人们看起来直观易懂。
后序表达式:要求操作符出现在其操作数之后。后序表达式易于计算机处理,因为表达式中可以没有括号,而且只需要单向扫描,不再需要考虑运算符的优先级。
举例:

中序表达式:
2*3/(2-1)+3 *(4-1)
后序表达式:
2321-/* 341- * +

转换的过程主要用到堆栈的性质,转换程序如下:

public class InfixToPostfix {   
    public static boolean isWord(String s) {
        return s.matches("\\w");
    }   
    public static boolean isOpr(String s) {
        return (s.equals("+")||s.equals("-")||s.equals("*")||s.equals("/"))?true:false;
    }

    public static void main(String[] args) {
        In in=new In("D:\\InfixToPostfix.txt");
        String string=in.readAll();
        String[] strings =string.split("");
        StringBuilder expr=new StringBuilder();
        Stack<String> oprStack=new Stack<>();

        for (int i = 0; i < strings.length; i++) {
            if (isWord(strings[i])) {
                // 如果是数字或者字母则直接组成表达式
                expr.append(strings[i]);
            }else if (strings[i].equals("(")) {
                // 如果是左括号则直接压入
                oprStack.push("(");
            }else if (isOpr(strings[i])) {
                // 如果是操作符需要考虑优先级
                if (strings[i].equals("+")||strings[i].equals("-")) {
                    // +-运算需要比较当前操作符栈顶的优先级才能入栈
                    if (oprStack.isEmpty()) {
                        oprStack.push(strings[i]);// 栈空则直接入栈
                    }else {
                        // 如果栈顶优先级更高,则要将栈顶出栈并组成表达式,直到栈顶的优先级和+-的一样
                        while(oprStack.peek().equals("*")||oprStack.peek().equals("/")){
                            expr.append(oprStack.pop());
                            if (oprStack.isEmpty()) {
                                break;
                            }
                        }
                        //将当前操作符入栈
                        oprStack.push(strings[i]);
                    }
                }else if (strings[i].equals("*")||strings[i].equals("/")) {
                    // 表达式中*/的优先级最高,不用比较
                    oprStack.push(strings[i]);
                }
            }else if (strings[i].equals(")")) {
                // 如果是右括号,则操作符出栈直到匹配到左括号
                while (!oprStack.peek().equals("(")) {
                    expr.append(oprStack.pop());
                }
                oprStack.pop();// 匹配到的左括号最后也要出栈
            }
        }
        // 将栈中剩余的操作符出栈组成表达式
        while (!oprStack.isEmpty()) {
            expr.append(oprStack.pop());
        }
        System.out.println(expr);
    }
}

注意:两个原则

  1. 如果要放入的运算符的运算级低于栈顶的运算符,那么就将栈顶的运算符出栈并组成后序表达式,直到栈顶的运算符运算优先级低于或等于要放入栈中的运算符的优先级
  2. 如果是左括号直接入栈,如果是右括号,就将栈中运算符出栈组成后序表达式,直到和左括号匹配。
<think>嗯,用户想将中缀表达式转为后缀表达式,然后构建表达式树,提取最右子树的数据,最后计算结果,所有数据都是int类型。我需要一步步来帮他解决这个问题。首先,我得回忆一下中缀后缀的步骤。通常是用栈来处理运算符的优先级,对吧?比如遇到操作数直接输出,运算符则比较栈顶的优先级,高的就弹出,直到遇到更低的或者左括号,然后压入当前运算符。括号的话,左括号入栈,右括号则弹出直到左括号。 接下来是构建表达式树。后缀表达式表达式树的话,应该用栈来保存节点,遇到操作数就创建叶子节点压栈,遇到运算符则弹出两个节点作为左右孩子,然后合并成子树再压栈。这里要注意顺,可能先弹出的是右孩子,再是左孩子,因为后缀表达式是操作数在前,运算符在后,所以运算符的左子树应该是先弹出的那个?或者相反?可能需要仔细检查顺,避免左右颠倒。 然后提取最右子树的数据。表达式树的最右子树应该是最右边的叶子节点吗?还是整个右子树的结构?用户可能需要的是整个右子树的数据,比如遍历右子树收集所有节点,或者直接取最右边的操作数?可能需要明确一下。不过根据问题描述,可能是指整个表达式树的最右侧的子树,也就是根节点的右子树的最右子树,递归下去直到叶子节点。或者可能是指表达式树中最右边的操作数,比如在表达式a+b*c中,最右子树是b*c,而其中的最右子树是c。需要根据具体情况处理。 最后计算结果,所有数据都是int类型。计算的话可以通过后遍历表达式树,递归地计算左右子树的值,然后应用根节点的运算符。如果是变量的话可能需要赋值,但用户这里所有数据都是int,所以直接计算即可。 现在需要考虑代码实现。中缀后缀的算法需要处理运算符优先级,可能需要一个优先级字典,比如加减是1,乘除是2。然后处理括号,左括号入栈,遇到右括号弹出直到左括号。构建表达式树时,每个节点包含操作符或操作数,左右子节点。然后最右子树的提取,可能需要从根节点开始,一直往右子树走,直到没有右子树为止,这样得到的子树。计算结果的话,后遍历,如果是操作数返回其值,否则递归计算左右子树的值再进行运算。 可能需要注意的地方:中缀后缀时,括号的处理是否正确,运算符优先级的比较是否正确。构建表达式树时,栈的操作顺是否正确,左右子树的连接是否正确。提取最右子树时,是否真的取到了最右边的部分。计算时,除法的处理是否整除,是否有除以零的情况需要考虑,但用户说所有数据都是int,可能默认输入是合法的。 此外,用户提供的引用中有关于表达式树的结构和后缀表达式转换的代码,可以参考。比如引用4中的代码,构建表达式树时,遇到运算符则弹出两个操作数作为左右孩子,然后压栈。但要注意顺,后缀表达式是操作数1 操作数2 运算符,所以构建树时,运算符的右孩子是第二个弹出的节点,左孩子是第一个弹出的节点?或者相反?比如后缀表达式ab+,对应的树是+的两个孩子a和b,那么在构建时,遇到+,弹出b和a,然后+的左是a,右是b?或者相反?需要确认这一点,否则树的结构会错误,导致计算错误。 比如,假设后缀表达式是ab+,那么构建树的时候,先压入a,再压入b,遇到+,弹出b和a,然后创建+节点,左是a,右是b,这样中遍历是a + b,正确。所以顺应该是先弹出的是右孩子,再弹出左孩子?这样在代码中,Tmptree->Right = TopAndPop(S); Tmptree->Left = TopAndPop(S); 这样的话,比如后缀表达式ab+,栈里是a,b,遇到+,弹出b作为右,弹出a作为左,然后压入+节点。这样构建的树中遍历是a + b,正确。所以是的,顺应该是先右后左。 所以在构建表达式树的时候,运算符的右孩子是先弹出的节点,左是后弹出的节点。这样中遍历的时候才能正确。 然后,最右子树的提取,比如表达式树的最右子树可能是指根节点的右子树,如果存在的话,否则就是根节点。例如,表达式3+4*5,对应的后缀是345*+,构建的树是+的左是3,右是*,*的左是4,右是5。那么最右子树就是整个右子树,即*节点及其子树。提取的话可能需要从根节点开始,不断取右孩子,直到没有右孩子为止。例如根节点是+,右孩子是*,*的右孩子是5,所以最右子树是5?或者整个右子树的结构?用户可能需要的是整个最右侧的子树,比如在例子中,最右子树是*节点,或者5节点?可能需要明确用户的需求,但根据问题描述,可能是指最右侧的叶子节点,或者最深的右子树。或者可能是指表达式树的最右侧的那个子树,即从根开始一直向右走直到叶子节点。比如在3+4*5的树中,根+的右是*,*的右是5,所以最右子树是5。如果是更复杂的表达式,比如(3+5)*(2-6),后缀表达式是35+26-*,对应的树是*的左是+,右是-。+的左是3,右是5;-的左是2,右是6。所以最右子树是-节点及其子树。所以提取最右子树可能需要从根节点开始,沿着右子树一直往下,直到没有右子树为止。因此,在代码中,需要从根节点开始,循环访问右子节点,直到当前节点的右子节点为空,此时当前节点就是最右子树的根节点? 或者,用户可能想要的是整个表达式树的最右边的那棵子树,无论其位置。比如在更复杂的表达式中,可能存在多个右子树,但需要找到最右的那个。可能需要递归查找,或者按某种规则确定。不过通常来说,最右子树可能指的是根节点的右子树的最右部分,这需要进一步确认。比如,如果表达式是a+b*c+d,后缀表达式是abc*+d+,对应的树是+的左是+(左是a,右是*(b和c)),右是d。那么最右子树是d。或者根据构建方式,可能根节点的右子树是d,所以最右子树是d。因此,提取最右子树的数据可能指的是取根节点的右子树,然后递归取右子树,直到叶子节点,得到的数据就是该节点的值。例如,在3+4*5中,最右子树的值是5,在a+b*c+d中,最右子树的值是d。 不过用户的需求是提取最右子树的数据,所有数据都是int类型,所以可能指的是该子树的运算结果,或者该子树中的数值。比如在表达式3+4*5中,最右子树是*,其数据是4和5,计算结果为20,但用户可能需要的是子树的结构数据,或者最终计算后的结果?或者可能用户需要的是该子树的数据,比如操作符和操作数,但用户问题提到最终计算结果也是需要的,所以可能提取最右子树的数据是指该子树对应的子表达式的值,或者该子树中的数值节点的值。比如在例子中,如果最右子树是5,则数据是5;如果是*的子树,则数据是4和5,计算结果为20,但最终整个表达式的结果是23。可能需要明确用户的具体需求,但根据问题描述,可能用户需要的是最右子树的数值,比如如果是操作数节点,则直接取其值,如果是运算符节点,则可能需要计算该子树的值。或者,可能最右子树指的是表达式树的最右侧的叶子节点,也就是最后处理的那个操作数,比如在后缀表达式中的最后一个操作数。例如,后缀表达式34+5*,对应的树是*的左是+(3,4),右是5。最右子树是5,所以数据是5。而整个表达式的结果是(3+4)*5=35。此时最右子树的数据是5,最终结果是35。这种情况下,用户可能需要的是5和35。但需要根据用户的问题来判断。 另外,用户的问题中提到“提取最右子树数据”,可能是指该子树的数据结构,比如该子树的中缀表达式,或者该子树的值。但用户还提到“最终计算结果”,所以可能最右子树的数据是指该子树的值,而整个表达式的结果是最终计算的结果。因此,在代码中,可能需要先计算整个表达式的结果,再计算最右子树的结果。或者,用户可能需要的是最右子树中的操作数,比如如果是叶子节点的话,直接取出其值。 综上所述,处理步骤应该是: 1. 将中缀表达式转为后缀表达式。 2. 使用后缀表达式构建表达式树。 3. 从表达式树中提取最右子树的数据(可能为int值)。 4. 计算整个表达式树的结果(int类型)。 现在需要具体实现这些步骤,并考虑可能的代码结构。例如,在Python中,可以定义节点类,包含值、左孩子和右孩子。中缀后缀的函数,构建树的函数,提取最右子树的函数,以及计算的函数。 可能遇到的错误点包括:中缀后缀时的优先级处理,括号匹配;构建树时左右子树的顺;提取最右子树时的遍历方式;计算时的运算符处理,特别是除法的整除问题(用户指定int类型,可能需要用//而不是/,但要看用户需求,如果允许浮点数则用/,但用户要求int,可能输入都是整数,运算符包括除法的话,结果如何处理?例如3/2是1还是1.5?用户可能需要整除,所以用//)。 例如,用户示例中的快速排代码是用Python,所以可能用户希望用Python实现。所以下面可能需要用Python来编写代码。 例如,中缀后缀的代码: def infix_to_postfix(expression): precedence = {'+':1, '-':1, '*':2, '/':2, '^':3} stack = [] output = [] for token in expression: if token.isdigit(): output.append(token) elif token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack and stack[-1] != '(': output.append(stack.pop()) stack.pop() # 弹出左括号 else: while stack and stack[-1] != '(' and precedence.get(token,0) <= precedence.get(stack[-1],0): output.append(stack.pop()) stack.append(token) while stack: output.append(stack.pop()) return output 但需要注意,这里的expression需要是分割好的token列表,比如输入的中缀表达式是字符串,如"3+4*5",需要拆分成['3', '+', '4', '*', '5']。否则,像"34+5"会被拆分成3,4,+,5,但实际需要处理多位数字。所以需要先进行词法分析,将字符串拆分成数字和运算符。例如,处理输入字符串时,逐个字符读取,遇到数字时继续读取直到非数字,合并成一个数字token。 然后是构建表达式树的代码: class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def build_expression_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token.isdigit(): node = Node(int(token)) stack.append(node) else: right = stack.pop() left = stack.pop() node = Node(token) node.left = left node.right = right stack.append(node) return stack.pop() 这里可能有个错误,因为根据之前的分析,后缀表达式构建树时,运算符的右孩子是先弹出的节点,左孩子是后弹出的节点。例如,对于后缀ab+,弹出b,再弹出a,运算符节点左右是a和b。但在上面的代码中,弹出的顺是right=pop(), left=pop(),所以node.left=left,node.right=right,即运算符的左是左边的操作数,右是右边的操作数。例如,对于ab+,node的left是a,right是b,这样中遍历得到a + b,是正确的。但表达式树的结构应该是运算符的左子树是第一个操作数,右子树是第二个操作数,这样计算时是正确的。例如,a+b的结构是正确的。 然后,提取最右子树的数据: def get_rightmost_subtree_data(root): current = root while current.right is not None: current = current.right return current.value 这个函数会一直往右子树走,直到叶子节点。例如,在表达式3+4*5的树中,根节点是+,右子树是*,然后*的右子树是5,所以返回5。如果用户需要的是整个子树的值,即该子树的计算结果,那么需要计算该子树的值。例如,最右子树如果是*节点,则计算4*5=20,但根据上面的函数,返回的是*节点的value,即运算符,这可能不是用户想要的。所以可能用户需要的是最右子树的结果,或者最右子树中的数值。需要明确问题。 用户的问题提到“提取最右子树数据与最终计算结果(所有数据为int类型)”。可能这里的“数据”指的是该子树的数值,如果是操作符的话可能没有,所以最右子树应该是一个操作数节点。例如,在表达式3+4*5中,最右子树是5,数据是5。在表达式(3+5)*2中,后缀表达式是35+2*,树是*,左是+,右是2。最右子树是2,数据是2。最终计算结果为(3+5)*2=16。 因此,可能构建表达式树时,最右子树是沿着右子树一直走到叶子节点,即操作数。因此,上面的函数是正确的,返回该节点的值。但如果是运算符节点的话,可能无法得到int数据。所以需要保证最右子树是操作数节点,这可能在某些情况下不成立。例如,表达式a+b*c,其中a、b、c是变量,但用户的问题中所有数据都是int类型,所以表达式中的操作数都是数字,构建的树的最右子树可能是操作符节点吗? 比如,考虑表达式3+4*5,树结构是+的左是3,右是*。*的左是4,右是5。此时,根节点的右子树是*,继续往右走,*的右是5,所以最右子树数据是5。最终计算结果3+4*5=23。所以用户可能想要的是5和23。 但如果表达式是3*(4+5),后缀是345+*,树结构是*的左是3,右是+。+的左是4,右是5。此时,最右子树是+,但继续往右走,+的右是5。所以最右子树数据是5。最终计算结果3*(4+5)=27。所以该函数在这种情况下是正确的。 所以,无论表达式如何,最右子树的数据都是最右边的操作数的值,即int类型。 因此,函数get_rightmost_subtree_data返回的是叶子节点的值,即操作数。所以在代码中,这样的实现是正确的。 接下来是计算表达式树的结果: def evaluate_expression_tree(root): if root.left is None and root.right is None: return root.value left_val = evaluate_expression_tree(root.left) right_val = evaluate_expression_tree(root.right) if root.value == '+': return left_val + right_val elif root.value == '-': return left_val - right_val elif root.value == '*': return left_val * right_val elif root.value == '/': return left_val // right_val # 整除 else: raise ValueError("Invalid operator") 这里假设所有除法都是整除,因为用户要求int类型。如果用户希望是浮点除法,需要改为/,但问题描述中所有数据为int,可能结果需要是int,所以整除更合理。但需要注意除数为零的情况,但用户可能假设输入是合法的,所以暂时不处理异常。 现在,整合这些步骤: 1. 输入中缀表达式字符串,如"3+4*5"。 2. 进行词法分析,拆分成tokens,如['3', '+', '4', '*', '5']。 3. 转换为后缀表达式,如['3', '4', '5', '*', '+']. 4. 构建表达式树。 5. 提取最右子树的数据,即5。 6. 计算整个表达式树的值,23. 所以,词法分析是关键。例如,处理字符串时,需要正确分割数字和运算符,处理多位数,如"100+20*3"应拆分为['100', '+', '20', '*', '3']. 词法分析的函数实现: def tokenize(expression): tokens = [] i = 0 while i < len(expression): if expression[i].isdigit(): num = [] while i < len(expression) and expression[i].isdigit(): num.append(expression[i]) i += 1 tokens.append(''.join(num)) elif expression[i] in '+-*/()': tokens.append(expression[i]) i += 1 elif expression[i] == ' ': i += 1 else: raise ValueError("Invalid character in expression") return tokens 这样,输入的表达式字符串会被正确分割为tokens。 测试案例: 输入中缀表达式"3+4*5": tokens = ['3', '+', '4', '*', '5'] 转换为后缀表达式: infix_to_postfix(tokens) → ['3', '4', '5', '*', '+'] 构建树: 根节点是+,左是3,右是*。*的左是4,右是5. 最右子树数据是5. 计算结果23. 另一个测试案例,输入"(3+5)*2": tokens = ['(', '3', '+', '5', ')', '*', '2'] 转换为后缀:['3', '5', '+', '2', '*']. 构建树:*的左是+,右是2. +的左是3,右是5. 最右子树数据是2. 计算结果16. 再测试除法,如"10/2+3": tokens: ['10', '/', '2', '+', '3'] 后缀表达式:['10', '2', '/', '3', '+'] 树:+的左是/,右是3. /的左是10,右是2. 最右子树数据是3. 计算结果:10/2=5+3=8. 所以代码应该能处理这些情况。 现在,将这些步骤整合到Python代码中,并处理可能的错误,比如括号不匹配,无效字符等,但用户可能假设输入是合法的。 综上,用户的解决方案应包括: - 中缀后缀 - 构建表达式树 - 提取最右子树数据 - 计算整个表达式结果 然后生成相关问题,如转换步骤、处理括号、优化方法等。</think>### 中缀表达式后缀表达式与表达式树应用 #### 一、中缀后缀表达式步骤 1. **初始化栈和输出队列** - 运算符栈 `stack` 存储运算符和括号 - 输出队列 `output` 存储后缀表达式 2. **处理每个字符** - **操作数**:直接加入 `output` - **左括号 `(`**:入栈 - **右括号 `)`**:弹出栈顶元素至 `output`,直到遇到左括号 - **运算符**:比较优先级,弹出栈顶优先级≥当前运算符的元素,再将当前运算符入栈 3. **处理剩余运算符** 遍历结束后,将栈中剩余运算符依次弹出至 `output` **示例**:中缀表达式 `3+4*5` 转换过程 $$ \begin{align*} \text{输入} & : 3 \rightarrow + \rightarrow 4 \rightarrow * \rightarrow 5 \\ \text{后缀表达式} & : [3,4,5,*,+] \\ \end{align*} $$ #### 二、构建表达式树 1. **节点定义** 每个节点包含值(操作数/运算符)和左右子节点指针 ```python class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None ``` 2. **后缀表达式建树** - **操作数**:创建叶子节点并入栈 - **运算符**:弹出栈顶两个节点作为右、左子树,合并后入栈 ```python def build_expression_tree(postfix): stack = [] for token in postfix: if token.isdigit(): stack.append(Node(int(token))) else: right = stack.pop() left = stack.pop() node = Node(token) node.left, node.right = left, right stack.append(node) return stack.pop() ``` #### 三、提取最右子树数据 从根节点递归访问右子树,直到叶子节点 ```python def get_rightmost_data(root): while root.right is not None: root = root.right return root.value ``` #### 四、计算结果(后遍历) 递归计算左右子树的值,再根据运算符计算结果 ```python def calculate(root): if isinstance(root.value, int): return root.value left = calculate(root.left) right = calculate(root.right) if root.value == '+': return left + right if root.value == '-': return left - right if root.value == '*': return left * right if root.value == '/': return left // right # 整除 ``` #### 五、完整流程示例 **输入**:`3+4*5` 1. **后缀表达式**:`['3', '4', '5', '*', '+']` 2. **表达式树**: $$ \begin{array}{c} + \\ / \quad \backslash \\ 3 \quad * \\ \quad / \quad \backslash \\ 4 \quad 5 \\ \end{array} $$ 3. **最右子树数据**:`5` 4. **计算结果**:`23` ```python # 完整代码整合 def infix_to_postfix(tokens): precedence = {'+':1, '-':1, '*':2, '/':2} stack, output = [], [] for token in tokens: if token.isdigit(): output.append(token) elif token == '(': stack.append(token) elif token == ')': while stack[-1] != '(': output.append(stack.pop()) stack.pop() else: while stack and stack[-1] != '(' and precedence[token] <= precedence.get(stack[-1],0): output.append(stack.pop()) stack.append(token) while stack: output.append(stack.pop()) return output # 示例调用 expression = "3+4*5" tokens = tokenize(expression) # 需实现词法分析函数 postfix = infix_to_postfix(tokens) tree = build_expression_tree(postfix) rightmost_data = get_rightmost_data(tree) result = calculate(tree) print(f"后缀表达式: {postfix}") # ['3','4','5','*','+'] print(f"最右子树数据: {rightmost_data}") # 5 print(f"计算结果: {result}") # 23 ``` --- ###
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