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使用C++实现后缀表达式求值

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3.51MB | 更新于2025-04-12 | 162 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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在这个给定的文件信息中,我们可以明确提取出几个重要的知识点和主题,这些与数据结构、编程语言C++以及算法设计有关。本段内容将详细阐述这些主题。 ### 标题分析:6-1 Evaluate Postfix Expression_DS_pta_C++ 从标题中我们可以得知,该文件关联的主题是“6-1 Evaluate Postfix Expression”,同时涉及了“DS(数据结构)”,“pta(编程练习题或在线评测系统)”以及“C++(编程语言)”。 #### 1. 后缀表达式(Postfix Expression) 后缀表达式也称为逆波兰表示法(Reverse Polish Notation, RPN),在这种表达式中,运算符位于操作数之后。例如,对于普通的中缀表达式 (a+b) * c,在后缀表达式中它将表示为 ab+c*。后缀表达式的一个显著优势是能够无需括号即清晰地表达运算顺序,简化了计算过程。 在算法设计中,后缀表达式的评估是一个常见问题,通常通过使用栈(Stack)这一数据结构来解决。栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,它使得最后进入的数据元素将首先被取出。 #### 2. 栈(Stack)数据结构 栈是一种限定只能在表的一端进行插入或删除操作的线性表。这使得栈非常适合用于后缀表达式的计算,因为后缀表达式的计算过程天然符合后进先出的原则。 栈的主要操作包括: - push(压栈):将元素添加到栈顶。 - pop(弹栈):移除并返回栈顶元素。 - peek(查看栈顶):返回栈顶元素但不移除它。 - isEmpty(判断栈是否为空):检查栈是否没有元素。 在C++中,可以使用数组或标准库中的`std::stack`容器来实现栈结构。 #### 3. C++ 语言的使用 C++ 是一种通用编程语言,具有多范式的特点,包括过程化、面向对象和泛型编程。在处理后缀表达式的计算问题时,C++ 以其高效性、灵活性和丰富的标准库支持,被广泛用于实现算法。 ### 描述分析:PTA 6-1 Evaluate Postfix Expression 从描述来看,“PTA 6-1 Evaluate Postfix Expression”很可能指的是某种在线评测系统(如PAT、LeetCode、牛客网等)中的一个练习题。这个练习题主要考察的是如何用C++编程语言来评估一个后缀表达式。 #### 1. 在线评测系统(Online Judge System) 在线评测系统是一种为编程学习者提供的网络平台,它们允许用户提交代码并在线测试其在预设测试用例上的表现。这些系统通常会提供时间限制和内存限制,用来模拟代码在实际竞争环境中的运行情况。 #### 2. 编程练习 在这个场景中,“PTA 6-1 Evaluate Postfix Expression”可以看作是一个练习题,用于训练和测试程序员在处理特定算法问题——即后缀表达式的计算——时的能力。 ### 标签分析:DS pta C++ 标签“DS pta C++”表明这个文件或题目涉及到的数据结构是栈(Stack),环境或资源是在线评测系统(可能包括PAT、LeetCode等),以及使用的编程语言为C++。 #### 1. 栈(Stack)标签 栈作为一种数据结构,通常在后缀表达式的计算以及许多算法中被用作临时存储数据。在本题中,应利用栈的特性来存储后缀表达式中的操作数,然后根据后缀表达式的运算规则进行计算。 #### 2. 在线评测系统(pta)标签 该标签暗示了这个文件或题目可能存在于如PAT(Programming Ability Test)这样的在线评测系统中,它要求学习者编写代码并通过系统测试用例的检验。 #### 3. C++ 编程语言标签 C++ 语言以其性能和灵活性,被广泛应用于解决各种算法和编程问题。本题要求使用C++来实现对后缀表达式的计算,这可能要求掌握C++语法、STL(标准模板库)的使用、算法逻辑及调试技巧等。 ### 文件名称列表分析:6-1 Evaluate Postfix Expression 文件名称“6-1 Evaluate Postfix Expression”本身是标题的简化版本,它直接指向了要解决的问题——评估一个后缀表达式。这不仅是对算法逻辑的考察,也是对C++编程实践能力的测试。 ### 综上所述 这份文件涉及的知识点主要围绕“评估后缀表达式”,它要求对栈数据结构有深刻理解,并能熟练运用C++编程语言来解决问题。通过这个练习,可以加深对栈操作原理的认识,提高算法和编程的实践能力。对于有志于提高数据结构和算法处理能力的IT专业人士来说,这是一个很好的练习和提升机会。

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这是上题的代码:def infix_to_postfix(expression): precedence = {'!': 3, '&': 2, '|': 1, '(': 0} op_stack = [] postfix_list = [] token_list = expression.split() for token in token_list: if token.isalnum(): postfix_list.append(token) elif token == '(': op_stack.append(token) elif token == ')': top_token = op_stack.pop() while top_token != '(': postfix_list.append(top_token) top_token = op_stack.pop() else: # operator while op_stack and precedence[op_stack[-1]] >= precedence[token]: postfix_list.append(op_stack.pop()) op_stack.append(token) while op_stack: postfix_list.append(op_stack.pop()) return ' '.join(postfix_list) class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left_child = None self.right_child = None def build_expression_tree(postfix_expr): operator_stack = [] token_list = postfix_expr.split() for token in token_list: if token.isalnum(): node = Node(token) operator_stack.append(node) else: right_node = operator_stack.pop() left_node = operator_stack.pop() node = Node(token) node.left_child = left_node node.right_child = right_node operator_stack.append(node) return operator_stack.pop() def evaluate_expression_tree(node, variable_values): if node.value.isalnum(): return variable_values[node.value] else: left_value = evaluate_expression_tree(node.left_child, variable_values) right_value = evaluate_expression_tree(node.right_child, variable_values) if node.value == '!': return not left_value elif node.value == '&': return left_value and right_value elif node.value == '|': return left_value or right_value expression = "!a & (b | c)" postfix_expression = infix_to_postfix(expression) expression_tree = build_expression_tree(postfix_expression) variable_values = {'a': True, 'b': False, 'c': True} result = evaluate_expression_tree(expression_tree, variable_values) print(result)

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TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1045/245448921.py in <module> 1 dataset_path = ABSADatasetList.Restaurant14 ----> 2 sent_classifier = Trainer(config=apc_config_english, 3 dataset=dataset_path, # train set and test set will be automatically detected 4 checkpoint_save_mode=1, # =None to avoid save model 5 auto_device=True # automatic choose CUDA or CPU /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in __init__(self, config, dataset, from_checkpoint, checkpoint_save_mode, auto_device) 84 config.model_path_to_save = None 85 ---> 86 self.train() 87 88 def train(self): /tmp/ipykernel_1045/296492999.py in train(self) 96 config.seed = s 97 if self.checkpoint_save_mode: ---> 98 model_path.append(self.train_func(config, self.from_checkpoint, self.logger)) 99 else: 100 # always return the last trained model if dont save trained model /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in train4apc(opt, from_checkpoint_path, logger) 494 load_checkpoint(trainer, from_checkpoint_path) 495 --> 496 return trainer.run() /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in run(self) 466 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 467 self._reset_params() --> 468 return self._train(criterion) 469 470 /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train(self, criterion) 153 return self._k_fold_train_and_evaluate(criterion) 154 else: --> 155 return self._train_and_evaluate(criterion) 156 157 def _train_and_evaluate(self, criterion): /tmp/ipykernel_1045/4269211813.py in _train_and_evaluate(self, criterion) 190 191 for epoch in range(self.opt.num_epoch): --> 192 iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0]) 193 for i_batch, sample_batched in enumerate(iterator): 194 global_step += 1 TypeError: 'module' object is not callable

余淏
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