表达式求值数据结构的precide比较两个符号的优先级函数怎么写

表达式求值的数据结构通常涉及到递归下降解析或者树状结构，其中处理符号的优先级是很关键的一部分。precice (如果我没理解错的话，可能是`precedence`的拼写错误，意指“优先级”）函数用于确定操作符相对于其他操作符的优先级。下面是一个简单的伪代码示例，说明如何编写这样的函数：

def precedence(op):
    precedence_dict = {
        '+': 1,
        '-': 1,
        '*': 2,
        '/': 2,
        '^': 3  # 这里假设 "^" 是指数运算符，优先级最高
    }
    return precedence_dict.get(op, 0)  # 如果op不在字典中，则默认优先级为0

def evaluate_expression(expression, operator_stack, values stack):
    op = expression.pop()  # 获取当前操作符
    right = values_stack.pop()
    left = values_stack.pop()

    while not operator_stack.isEmpty() and precedence(op) <= precedence(operator_stack.peek()):
        # 当前操作符优先级小于等于栈顶操作符，执行堆栈中的运算
        top_op = operator_stack.pop()
        right = values_stack.pop()  # 取出右侧操作数
        left = values_stack.pop()  # 取出左侧操作数
        values_stack.push(apply_operation(top_op, left, right))  # 应用运算并入栈

    operator_stack.push(op)  # 将当前操作符压回堆栈
    values_stack.push(apply_operation(op, left, right))  # 最后计算并入栈

# 这里的apply_operation会根据实际的运算规则（如加减乘除、指数等）来应用操作到数值上

在这个例子中，`precedence`函数返回操作符的优先级，`evaluate_expression`则在遇到操作符时检查其优先级，并相应地调整执行顺序。如果遇到更高优先级的操作符，就先处理它。注意这只是一个简化版的示例，实际的实现可能会更复杂，考虑到括号、运算符结合性等因素。