評估逆波蘭表示法
「評估逆波蘭表示法」問題的詳細指南和 Python 實現。
1. 學習
「評估逆波蘭表示法」問題是堆疊部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
視覺化評估逆波蘭表示法的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀評估逆波蘭表示法的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給您一個字串陣列 tokens ，它表示逆波蘭表示法中的算術表達式。
計算表達式並傳回表示表達式值的整數。
請注意：
- 有效的運算子為「+」、「-」、「*」和「/」。
- 每個操作數可以是整數或另一個表達式。
- 兩個整數之間的除法總是截斷為零。
- 不會有任何被零除的情況。
- 輸入表示採用逆波蘭表示法的有效算術表達式。
寫一個函數 evalRPN(tokens: List[str]) -> int。
- •1 <= len(tokens) <= 10^4
- •tokens[i] is either an operator (+, -, *, /) or an integer in the range [-200, 200]
範例
tokens = ["2", "1", "+", "3", "*"]
9
((2 + 1) * 3) = 9.
tokens = ["4", "13", "5", "/", "+"]
6
(4 + (13 / 5)) = (4 + 2) = 6. Note 13/5 truncates to 2.
tokens = ["10", "6", "9", "3", "+", "-11", "*", "/", "*", "17", "+", "5", "+"]
22
((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17 + 5) = 22.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
def eval_rpn_opt(tokens):
stack = []
for c in tokens:
if c == "+":
stack.append(stack.pop() + stack.pop())
elif c == "-":
a, b = stack.pop(), stack.pop()
stack.append(b - a)
elif c == "*":
stack.append(stack.pop() * stack.pop())
elif c == "/":
a, b = stack.pop(), stack.pop()
stack.append(int(b / a))
else:
stack.append(int(c))
return stack[0]暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def eval_rpn_brute(tokens):
stack = []
for t in tokens:
if t in "+-*/":
b = stack.pop()
a = stack.pop()
if t == "+": stack.append(a + b)
elif t == "-": stack.append(a - b)
elif t == "*": stack.append(a * b)
else: stack.append(int(a / b))
else:
stack.append(int(t))
return stack[0]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Stack data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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