力扣150(java)-逆波兰表达式求值（中等）

题目：

根据 逆波兰表示法，求表达式的值。

有效的算符包括 +、-、*、/ 。每个运算对象可以是整数，也可以是另一个逆波兰表达式。

注意 两个整数之间的除法只保留整数部分。

可以保证给定的逆波兰表达式总是有效的。换句话说，表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况。

示例 1：

输入：tokens = ["2","1","+","3","*"]
输出：9
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：((2 + 1) * 3) = 9
示例 2：

输入：tokens = ["4","13","5","/","+"]
输出：6
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：(4 + (13 / 5)) = 6
示例 3：

输入：tokens = ["10","6","9","3","+","-11","*","/","*","17","+","5","+"]
输出：22
解释：该算式转化为常见的中缀算术表达式为：
((10 * (6 / ((9 + 3) * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / (12 * -11))) + 17) + 5
= ((10 * (6 / -132)) + 17) + 5
= ((10 * 0) + 17) + 5
= (0 + 17) + 5
= 17 + 5
= 22

提示：

• 1 <= tokens.length <= 104
• tokens[i] 是一个算符（"+"、"-"、"*" 或 "/"），或是在范围 [-200, 200] 内的一个整数

逆波兰表达式：

逆波兰表达式是一种后缀表达式，所谓后缀就是指算符写在后面。

• 平常使用的算式则是一种中缀表达式，如 ( 1 + 2 ) * ( 3 + 4 ) 。
• 该算式的逆波兰表达式写法为 ( ( 1 2 + ) ( 3 4 + ) * ) 。

逆波兰表达式主要有以下两个优点：

• 去掉括号后表达式无歧义，上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果。
• 适合用栈操作运算：遇到数字则入栈；遇到算符则取出栈顶两个数字进行计算，并将结果压入栈中

来源：力扣（LeetCode）
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解题思路：

1.利用栈后进先出的特点进行模拟：

• 遍历输入的字符串；
• 遇到整数时，直接将整数压入栈中；
• 遇到操作符（+ - * /),就从栈顶依次弹出两个操作数与此时的操作符进行运算，并将运算结果作为操作数压入栈中，进行下一轮循环；
• 数组遍历完后，栈顶元素就是表达式的值，直接弹出栈顶元素进行返回即可。

代码：

 1 class Solution {
 2     public int evalRPN(String[] tokens) {
 3         Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();
 4         for(String s : tokens){
 5             if(s.equals("+")){
 6                int num1 = stack.pop();
 7                int num = num1 +stack.pop();
 8                stack.push(num);
 9             }else if(s.equals("-")){
10                 int num1 = stack.pop();
11                 int num = stack.pop() - num1;
12                 stack.push(num);
13             }else if(s.equals("*")){
14                 int num1 = stack.pop();
15                 int num = num1 * stack.pop();
16                 stack.push(num);
17             }else if(s.equals("/")){
18                 int num1 = stack.pop();
19                 int num = stack.pop() / num1;
20                 stack.push(num);
21             }else{
22                 stack.push(Integer.parseInt(s));
23             }
24         }
25        return stack.pop();
26     }
27 }

今天终于自己独立的看题目解出一道题并通过啦~

2023-05-24：

 1 class Solution {
 2     public int evalRPN(String[] tokens) {
 3       Stack<Integer> stack = new Stack<>();
 4       for (String s : tokens){
 5           if (s.equals("+")){
 6               stack.push(stack.pop() + stack.pop());
 7           }else if (s.equals("-")){
 8               stack.push(-stack.pop() + stack.pop());
 9           }else if (s.equals("*")){
10               stack.push(stack.pop() * stack.pop());
11           }else if (s.equals("/")){
12               int temp1 = stack.pop();
13               int temp2 = stack.pop();
14               stack.push(temp2 / temp1);
15           }else {
16               stack.push(Integer.valueOf(s));
17           }
18         }
19         return stack.pop();
20     }
21 }

小知识：

Integer.valueOf(s)在Integer.parseInt(s)的计算的基础上，将int类型的数值转换成了Integer类型，就是基本类型的包装类型是引用类型。所以单单为了得到一个int值，就用Integer.parseInt(s)就行了。如果为了得到包装类型就用Integer.valueOf(s)。毕竟缓存了一部分数值，可以加强点儿性能。本题栈中存放是类型就是Integer，故这里需要使用Integer.valueOf(s)。

2.利用数组存放操作数来模拟栈实现：

思路跟上面一致，有几个可以改善的地方：

• 数组的长度可以设置成  tokens.length / 2 + 1,因为每两个操作数只需要一个操作符，操作数只需要 tokens.length / 2 + 1个长度就可以，例如[4,13,5]三个操作数只需要两个位置就可以了。
• 使用switc..case 代替 if...else if ...else 效率更优化

代码：

 1 class Solution {
 2     public int evalRPN(String[] tokens) {
 3        int[] numStack = new int[tokens.length /2 + 1];
 4        int index = 0;
 5        for(String s : tokens){
 6            switch(s){
 7                case "+":
 8                     numStack[index - 2] += numStack[--index];
 9                     break;
10                 case "-":
11                     numStack[index - 2] -= numStack[--index];
12                     break;
13                 case "*":
14                     numStack[index - 2] *= numStack[--index];
15                     break;
16                 case "/":
17                     numStack[index - 2] /= numStack[--index];
18                     break;
19                 default:
20                     numStack[index++] = Integer.parseInt(s);
21            }
22         }
23         return numStack[0];
24     }
25 }