LeetCode 150. Evaluate Reverse Polish Notation

本文介绍了一种使用栈来解析并计算逆波兰表达式的算法。该算法通过遍历输入的字符串数组,根据遇到的字符类型(数字或运算符)进行相应的操作。遇到数字时将其压入栈中;遇到运算符时从栈中弹出两个元素进行计算并将结果压回栈中。最终栈内剩下的唯一元素即为表达式的计算结果。

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问题描述

  • Evaluate the value of an arithmetic expression in Reverse Polish Notation.
    Valid operators are +, -, *, /. Each operand may be an integer or another expression.
  • Some examples:

[“2”, “1”, “+”, “3”, ““] -> ((2 + 1) 3) -> 9
[“4”, “13”, “5”, “/”, “+”] -> (4 + (13 / 5)) -> 6

问题分析

  • 用栈计算逆波兰表达式
    具体方法,遇到数字则入栈,遇到运算符则将栈顶两个元素出栈,计算结果(注意顺序),然后将结果入栈。直至最终栈中只有一个元素,便是最终结果

代码实现

class Solution {
    public int evalRPN(String[] tokens) {
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {
            String str = tokens[i];
            //注意哪个是第一个,哪个是第二个
            switch(str) {
                case "+": 
                    stack.push(stack.pop() + stack.pop());
                    break;
                case "-":
                    stack.push(0 - stack.pop() + stack.pop());
                    break;
                case "*":
                    stack.push(stack.pop() * stack.pop());
                    break;
                case "/":
                    int num2 = stack.pop();
                    int num1 = stack.pop();
                    stack.push(num1 / num2);
                    break;
                default:
                    stack.push(Integer.valueOf(str));
                    //stack.push(Integer.parseInt(str));
                    break;
            }
        }
        return stack.pop();
    }
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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