数据结构实战：括号匹配与中缀转后缀算法解析

"数据结构期末代码总结，涵盖了树、图的算法，如最短路径、深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），以及括号匹配和中缀表达式转后缀表达式的实现。适用于13级软件工程学习者进行复习和巩固." 在数据结构的学习中，树和图是非常重要的部分。树是一种非线性数据结构，它通过节点（或顶点）和边的关系来组织数据。二叉树是最常见的一种树形结构，每个节点最多有两个子节点，通常分为左子节点和右子节点。在二叉树的算法中，有诸如遍历（前序、中序、后序）、查找、插入和删除等操作。 图则更复杂，每个节点可以连接到任意数量的其他节点。图的算法常常涉及到遍历（DFS 和 BFS）、寻找最短路径（如 Dijkstra 算法或 Bellman-Ford 算法）、拓扑排序等。在给定的描述中提到的“最短路”可能就是指这些算法的应用。 括号匹配是字符串处理中常见的问题，它检查一个字符串中的开括号（如‘(’、‘[’、‘{’）是否与相应的闭括号（如‘)’、‘]’、‘}’）正确配对。在这个 C++ 代码片段中，使用了栈数据结构来实现括号匹配。当遇到开括号时，将其压入栈；遇到闭括号时，检查栈顶元素是否为对应的开括号，若是则弹出栈顶元素，否则标记括号不匹配。最后，如果栈为空且所有括号已匹配，则输出"Yes"，否则输出"No"。 中缀表达式转后缀表达式（也称逆波兰表示法）是计算表达式的一种方法。在中缀表达式中，运算符位于其操作数之间，而在后缀表达式中，运算符位于其操作数之后。这个过程涉及到操作符的优先级和结合性规则。代码中的`isoperator()`函数用于检测字符是否为运算符，`pri()`函数确定运算符的优先级。在主函数中，利用栈来处理中缀表达式，遇到操作数直接添加到后缀表达式，遇到运算符则根据优先级规则决定是否立即添加到后缀表达式或暂存于栈中。这样可以确保后缀表达式的正确性，便于后续的计算。 这些知识对于软件工程师来说至关重要，因为它们涉及到数据的高效存储和处理，以及算法设计和分析，这些都是解决实际问题的基础。熟悉和掌握这些内容将有助于提升编程能力，并在面试和工作中表现出色。