算术表达式求值java
时间: 2023-10-27 11:52:56 浏览: 57
好的,我能够回答你关于算术表达式求值的问题。在Java中,你可以使用逆波兰表达式来实现算术表达式求值。具体来说,你可以使用栈来实现逆波兰表达式的计算。首先,将所有的数字和符号依次压入栈中,然后依次弹出栈中的元素进行计算。每当遇到一个符号时,从栈中弹出两个数字,并执行该符号所对应的操作(如加、减、乘、除等),将计算结果再次压入栈中,直到栈中只剩下一个数字为止,这个数字就是整个算术表达式的计算结果。希望这能够帮到你。
相关问题
将表达式 改写成Java中的算术表达式
### 回答1:
好的,以下是一个简单的例子:
假设我们要将下面这个数学表达式转换为Java中的算术表达式:
(5 + 2) * 3 - 4 / 2
我们可以使用Java中的基本运算符和语法将其转换为以下算术表达式:
((5 + 2) * 3) - (4 / 2)
在Java中,我们可以使用括号来控制运算优先级,以确保表达式按照正确的顺序求值。
因此,我们可以使用以下代码来实现这个算术表达式:
int result = ((5 + 2) * 3) - (4 / 2);
这个表达式将首先计算括号中的内容,然后乘以3,最后从4除以2的结果中减去。最终结果将存储在名为result的整数变量中。
当然,这只是一个简单的例子。在实际编程中,我们可能需要处理更复杂的算术表达式。但是,基本的原则是相同的:使用Java中的运算符和语法来模拟数学表达式,并使用括号来控制运算优先级。
### 回答2:
将数学表达式转化为Java算术表达式的方法是根据Java语法规则进行转换。下面以一个具体的例子来说明:
假设有一个数学表达式:1 + 2 * 3 / (4 - 5)。
转换为Java算术表达式可以按照如下步骤进行:
1. 将乘法和除法转化为Java中的乘法运算符(*)和除法运算符(/),得到:1 + 2 * 3 / (4 - 5)。
2. 将减法转化为Java中的减法运算符(-),得到:1 + 2 * 3 / (4 - 5)。
3. 将加法转化为Java中的加法运算符(+),得到:1 + 2 * 3 / (4 - 5)。
最后得到的Java算术表达式为:1 + 2 * 3 / (4 - 5)。
在Java中,该表达式可以按照以下方式进行求值:
```java
int result = 1 + 2 * 3 / (4 - 5);
System.out.println(result);
```
上述代码的执行结果将输出:7。
总之,将数学表达式转化为Java中的算术表达式需要根据Java语法规则进行相应的转换,并将转化后的表达式放入合适的Java代码中进行求值。
### 回答3:
将表达式改写成Java中的算术表达式需要首先确定表达式的具体内容。在Java中,算术表达式主要由操作符和操作数组成,可以通过使用Java程序语言中的算术运算符来表示。
假设表达式为:
3 * (7 + 2) / 5 - 6
可以改写成Java中的算术表达式为:
int result = 3 * (7 + 2) / 5 - 6;
在Java中,乘法可以使用“*”表示,加法可以使用“+”表示,减法可以使用“-”表示,除法可以使用“/”表示。同时,括号可以用来控制计算的优先级。
根据以上规则,将表达式改写成Java中的算术表达式后,可以将结果存储在一个int类型的变量result中。这样,当程序执行到该行代码时,先计算括号内的加法,再乘以3,然后除以5,最后减去6,并将结果赋值给result变量。
需要注意的是,Java中的算术表达式可以包含变量和常量,操作数的数据类型可以是整数、浮点数等。根据具体需求,可以调整代码中的数据类型及数值。
将一般算术表达式转化为逆波兰表达式,并求逆波兰表达式的值。java
以下是一种 Java 实现:
```java
import java.util.*;
public class ReversePolishNotation {
public static void main(String[] args) {
String expression = "3+4*2/(1-5)^2";
List<String> postfix = infixToPostfix(expression);
System.out.println("Infix: " + expression);
System.out.println("Postfix: " + postfix);
System.out.println("Result: " + evaluatePostfix(postfix));
}
public static List<String> infixToPostfix(String expression) {
List<String> postfix = new ArrayList<>();
Stack<Character> stack = new Stack<>();
int i = 0;
while (i < expression.length()) {
char c = expression.charAt(i);
if (Character.isDigit(c)) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
while (i < expression.length() && Character.isDigit(expression.charAt(i))) {
sb.append(expression.charAt(i));
i++;
}
postfix.add(sb.toString());
} else if (c == '+' || c == '-' || c == '*' || c == '/' || c == '^') {
while (!stack.isEmpty() && precedence(stack.peek()) >= precedence(c)) {
postfix.add(stack.pop().toString());
}
stack.push(c);
i++;
} else if (c == '(') {
stack.push(c);
i++;
} else if (c == ')') {
while (!stack.isEmpty() && stack.peek() != '(') {
postfix.add(stack.pop().toString());
}
if (!stack.isEmpty() && stack.peek() == '(') {
stack.pop();
}
i++;
} else {
i++;
}
}
while (!stack.isEmpty()) {
postfix.add(stack.pop().toString());
}
return postfix;
}
public static int evaluatePostfix(List<String> postfix) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
for (String s : postfix) {
if (Character.isDigit(s.charAt(0))) {
stack.push(Integer.parseInt(s));
} else {
int b = stack.pop();
int a = stack.pop();
int result = 0;
switch (s.charAt(0)) {
case '+':
result = a + b;
break;
case '-':
result = a - b;
break;
case '*':
result = a * b;
break;
case '/':
result = a / b;
break;
case '^':
result = (int) Math.pow(a, b);
break;
}
stack.push(result);
}
}
return stack.pop();
}
private static int precedence(char op) {
if (op == '+' || op == '-') {
return 1;
} else if (op == '*' || op == '/') {
return 2;
} else if (op == '^') {
return 3;
} else {
return 0;
}
}
}
```
在这个实现中,我们首先定义了两个方法:
1. `infixToPostfix`:将中缀表达式转换为后缀表达式。
2. `evaluatePostfix`:计算后缀表达式的值。
`infixToPostfix` 方法使用一个栈来解析输入表达式。我们逐个处理输入表达式的字符,如果遇到数字,我们将其添加到后缀表达式列表中。如果遇到运算符,我们将其与栈顶的运算符比较,如果栈顶运算符的优先级大于等于当前运算符,我们就将栈顶运算符弹出并添加到后缀表达式列表中。然后将当前运算符压入栈中。如果遇到左括号,我们将其压入栈中。如果遇到右括号,我们将栈顶元素弹出并添加到后缀表达式列表中,直到遇到左括号。最后,我们将栈中剩余的元素弹出并添加到后缀表达式列表中。
`evaluatePostfix` 方法使用一个栈来计算后缀表达式。我们逐个处理后缀表达式中的元素,如果遇到数字,我们将其压入栈中。如果遇到运算符,我们就从栈中弹出两个元素,进行相应的运算,并将结果压入栈中。最后,栈中剩下的元素就是表达式的值。
这个实现的时间复杂度是 O(n),其中 n 是表达式的长度。