数据结构：栈的应用与逆波兰表达式解析

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"这是一份关于数据结构的英文教学课件，专注于讲解栈的应用，特别是如何评估后缀表达式（Reverse Polish Notation, RPN）。" 在计算机科学中，数据结构是研究组织、管理和处理数据的方式。在这个课件中，重点讨论了“栈”这一重要的数据结构。栈是一种遵循“后进先出”（Last In First Out, LIFO）原则的线性数据结构，类似于现实生活中的堆叠物品，最上面的物品总是最先被取走。 本课件的第二部分（Stack_02）探讨了栈的应用，特别是在计算后缀表达式中的作用。后缀表达式，也称为逆波兰表示法，是一种没有括号的数学表达式表示方式，运算符位于其操作数之后。与常见的中缀表达式（运算符位于操作数之间）和前缀表达式（运算符位于操作数之前）相比，后缀表达式的优点在于易于通过栈来解析和计算。 后缀表达式的优势在于，它们可以避免运算符优先级的混淆，因为运算的顺序完全由运算符的位置决定。例如，中缀表达式 "A + B * C" 在后缀表达式中写作 "ABC *"，这使得计算过程更为直观。 评估后缀表达式通常涉及以下步骤： 1. 从左到右扫描表达式。 2. 当遇到一个运算符时，将栈顶的两个操作数弹出，并用该运算符进行运算，结果再入栈。 3. 这个过程持续到扫描完整个表达式。 例如，对于后缀表达式 "234 + 56 -- *"，我们可以按照以下步骤进行计算： 1. 扫描到第一个运算符 "+"，栈内应有 "2" 和 "34"，将它们相加得到 "36"，然后将 "36" 压入栈。 2. 接下来遇到第二个运算符 "--"，栈内有 "36" 和 "56"，相减得到 "20"，压入栈。 3. 最后遇到 "*"，栈内有 "20" 和 "6"，相乘得到 "120"，这就是最终结果。 这个过程展示了栈在解决特定问题时的强大功能，尤其是处理计算逻辑。在实际编程中，栈常用于实现递归、深度优先搜索、编译器的语法分析等复杂任务。理解栈的工作原理和应用对于学习计算机科学，尤其是算法和数据结构至关重要。

数据结构英文教学课件：08_Stack_01.pdf

2022-06-16 上传
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数据结构教学课件：第5讲 栈.pdf

2022-06-16 上传
本教学课件主要关注栈这一特定的数据结构。栈是一种特殊的线性表，其特点是仅允许在表的一端——栈顶进行插入和删除操作，这种特性也被称为后进先出（LIFO）原则。 栈的抽象数据类型（ADT）定义了以下几个基本操作...

算法原理与实践课件2_数组与字符串.pdf

2019-12-26 上传
首先，数组与字符串是编程中最基本的数据结构，它们在算法中扮演着重要角色。字符串匹配问题通常涉及在给定的源字符串（source）中寻找目标字符串（target）的首次出现。常见的字符串匹配算法有两种：暴力匹配...

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)

2023-06-12 上传
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()) # 打印后缀...

def infix_evaluator(infix_expression: str): token_list = infix_expression.split() print(token_list) pre_dict = {'*': 2, '/': 2, '+': 1, '-': 1} ope_stack = [] num_stack = [] for i in token_list: if i.isdecimal() or '.' in i: num_stack.append(float(i)) elif i in '+-*/': while ope_stack and pre_dict[ope_stack[-1]] >= pre_dict[i]: top = ope_stack.pop() op2 = num_stack.pop() op1 = num_stack.pop() num_stack.append(get_value(top, op1, op2)) ope_stack.append(i) while ope_stack: top = ope_stack.pop() op2 = num_stack.pop() op1 = num_stack.pop() num_stack.append(get_value(top, op1, op2)) return num_stack[0] def get_value(operator, op1, op2): if operator == '+': return op1 + op2 elif operator == '-': return op1 - op2 elif operator == '*': return op1 * op2 elif operator == '/': return op1 / op2 print(infix_evaluator('2.5 - 3 * 4'))请修改这个代码

2023-06-12 上传
while ope_stack and pre_dict[ope_stack[-1]] >= pre_dict[i]: top = ope_stack.pop() op2 = num_stack.pop() op1 = num_stack.pop() num_stack.append(get_value(top, op1, op2)) ope_stack.append(i) elif...

解释python代码def pop_sequence(lst): stack = list(reversed(lst)) aux_stack = [] res = [] def dfs(): if len(stack) == 1: aux_stack.append(stack.pop()) res.append(tuple(aux_stack)) stack.append(aux_stack.pop()) return for i in range(len(stack)): aux_stack.append(stack.pop()) dfs() stack.append(aux_stack.pop()) dfs() return res

2023-03-10 上传
具体实现方式是通过递归实现深度优先搜索，将每个元素都依次加入辅助栈 aux_stack 中，直到栈中只剩下一个元素，然后将 aux_stack 中的元素弹出，加入结果列表 res 中，再将该元素重新加入原始栈 stack 中，继续搜索...

优化这段代码：class Stack: def __init__(self): self.stack=[] def push(self,element): self.stack.append(element) def pop(self): if len(self.stack)>0: return self.stack.pop() def get_top(self): if len(self.stack)>0: return self.stack(-1) else : return None def is_empty(self): return len(self.stack)==0 def brace_match(s): match={')':'(',']':'[','}':'{'} stack=Stack() for ch in s: if ch in {'(','[','{'}: stack.push(ch) else: if stack.is_empty(): return False elif stack.get_top() == match[ch]: stack.pop() else: return False if stack.is_empty(): return True else: return False # match={')':'(',']':'[','}':'{'} # print(match[')']) print(brace_match('()'))

2023-03-14 上传
class Stack: def __init__(self): self.stack = [] def push(self, element): self.stack.append(element) def pop(self): if self.stack: return self.stack.pop() def get_top(self): if self.stack:...

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_)) 解释一下每行代码

2023-06-08 上传
这段代码主要用于对输入数据进行三种不同的模型拟合，然后计算模型系数并进行比较和分析。具体每行代码的含义如下： ``` python linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) ``` 使用线性回归模型对输入数据 x 和 ...

class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=28 * 28, out_features=512),

2023-07-15 上传
您好！对于这段代码，它定义了一个名为 NeuralNetwork 的类，该类是 nn.Module ...此外，还可以在 linear_relu_stack 中添加其他的线性层和激活函数来构建更复杂的神经网络结构。 如果您有任何其他问题，请随时提问！

请按照以下将分类思路进一步扩充分类方法中显象,真象,特征,现象,变化的各个子分类,从而构造出一个的完美分类模式: 显象:1.直接调用的类名;2.直接调用的文件名;3.直接调用函数名;... 真象:1.隐含调用的类名;2.隐含调用的文件名;3.隐含调用函数名;... 特征:1.属性名;2.方法名;... 现象:1.输入参数;2.返回参数;... 变化:1.函数体;2.算法实现;3.数据结构;... 例如:特征不仅包含以上列举内容,还包含:3.类对象名;,现象不仅包含以上内容,还包含:3.打印信息;,请每个分类至少拓展30条最对理解代码有用的内容!

2023-07-15 上传
显象： 1. 直接调用的类名：UserModel, ...3. 数据结构：列表(List)数据结构的使用方式变化，字典(Dictionary)数据结构的使用方式变化，集合(Set)数据结构的使用方式变化，堆栈(Stack)数据结构的使用方式变化
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