一种简易的表达式求值算法
在算法书上看到了Dijkstra的表达式求值算法,不断地将括号包围的子表达式替换为一个数值,最终就可以求得结果。相比于转换成后缀表达式的算法,该算法很简洁,但限制却十分地大:必须将所有 expr op expr 用括号括起来,如:( 1 + ( ( 2 + 3 ) + ( 4 * 5 ) ) )。
Dijkstra算法(PS:下面的实现中,每次读到的字符串s是一个一个的元素数字or运算符):
public class Evaluate { public static void main(String[] args) { Stack<String> ops = new Stack<String>(); Stack<Double> vals = new Stack<Double>(); while (!StdIn.isEmpty()) { // 读取字符,如果是运算符则压入栈 String s = StdIn.readString(); if (s.equals("(")) ; else if (s.equals("+")) ops.push(s); else if (s.equals("-")) ops.push(s); else if (s.equals("*")) ops.push(s); else if (s.equals("/")) ops.push(s); else if (s.equals("sqrt")) ops.push(s); else if (s.equals(")")) { // 如果字符为 ")",弹出运算符和操作数,计算结果并压入栈 String op = ops.pop(); double v = vals.pop(); if (op.equals("+")) v = vals.pop() + v; else if (op.equals("-")) v = vals.pop() - v; else if (op.equals("*")) v = vals.pop() * v; else if (op.equals("/")) v = vals.pop() / v; else if (op.equals("sqrt")) v = Math.sqrt(v); vals.push(v); } // 如果字符既非运算符也不是括号,将它作为 double 值压入栈 else vals.push(Double.parseDouble(s)); } StdOut.println(vals.pop()); } }
然后我就尝试改进算法,去除必须添加括号限制,思路也是将括号围起来的子表达式求值然后替换,相对来看,改进后的算法代码行数增加了25行左右(去除栈定义、数字识别的代码),但依然要比转换成后缀表达式要简单、容易很多
如:-1 + 2 * (3 * 3 - 10) => -1 + 2 * (-1) => -3
/////// stack begin ///////// type stack []interface{} func (s stack) empty() bool { return len(s) == 0 } func (s *stack) push(e interface{}) { *s = append(*s, e) } func (s *stack) pop() interface{} { lastIdx := len(*s) - 1 e := (*s)[lastIdx] *s = (*s)[:lastIdx] return e } /////// stack end ///////// func Calculate(expr string) int { numStack, opStack, curSubexprNumCount := stack{}, stack{}, stack{} expr = "(" + expr + ")" for i := 0; i < len(expr); i++ { ch := expr[i] switch ch { case '(': if !curSubexprNumCount.empty() { // 遇到下一个子表达式,则当前表达式数字个数加一 curSubexprNumCount.push(curSubexprNumCount.pop().(int) + 1) } curSubexprNumCount.push(0) opStack.push(ch) case '+', '-', '*', '/': opStack.push(ch) case ')': numStk, opStk := stack{}, stack{} // 正序化 numCount := curSubexprNumCount.pop().(int) for j := 0; j < numCount; j++ { numStk.push(numStack.pop()) } for op := opStack.pop().(byte); op != '('; op = opStack.pop().(byte) { opStk.push(op) } if len(numStk) == len(opStk) { // + 或 - 开头的子表达式:-1+2... if op := opStk.pop().(byte); op == '-' { numStk.push(-numStk.pop().(int)) } } var tmp stack tmp.push(numStk.pop().(int)) for !opStk.empty() { x := numStk.pop().(int) switch opStk.pop().(byte) { case '+': tmp.push(x) case '-': tmp.push(-x) case '*': tmp.push(tmp.pop().(int) * x) case '/': tmp.push(tmp.pop().(int) / x) } } result := 0 for !tmp.empty() { result += tmp.pop().(int) } numStack.push(result) // 将求得的子表达式值放入栈中 default: if !unicode.IsDigit(rune(ch)) { continue } num := 0 for ; i < len(expr) && unicode.IsDigit(rune(expr[i])); i++ { num = 10 * num + int(expr[i]) - '0' } i-- // 退一步 numStack.push(num) curSubexprNumCount.push(curSubexprNumCount.pop().(int) + 1) } } result := 0 for !numStack.empty() { result += numStack.pop().(int) } return result }