数据结构与经典算法（1） 算法复杂度+线性表

数据结构经典算法（1） 算法复杂度+线性表
写在前面，研二正在准备实习，总结了CSDN上各个大佬的数据结构与算法。侵权联系删。

参考：

1. 数据结构与算法学习笔记
2. 数据结构：栈和队列(Stack & Queue)【详解】

绪论：

1.总的思维导图：

1.算法的复杂度

1.1大O复杂度表示法

公式:

T(n)表示代码执行的时间;
n表示数据规模的大小;
f(n) 表示每行代码执行的次数总和。
公式中的O,表示代的执行时间T(n)与f(n)表达式成正比。
当n很大时，我们只需要记录一个最大量级就可以了，如果用大O表示法表示刚讲的那两段代码的时间复杂度,
就可以记为:
T(n) = O(n); T(n)= 0(n2)。

1.2.复杂度分析法则

1）单段代码看高频：比如循环。
2）多段代码取最大：比如一段代码中有单循环和多重循环，那么取多重循环的复杂度。
3）嵌套代码求乘积：比如递归、多重循环等
4）多个规模求加法：比如方法有两个参数控制两个循环的次数，那么这时就取二者复杂度相加。

1.3 时间复杂度分析

只关注循环执行次数最多的一段代码
加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度
乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积

1.4 几种常见时间复杂度实例分析

多项式阶：随着数据规模的增长，算法的执行时间和空间占用，按照多项式的比例增长。包括，O(1)（常数阶）、O(logn)（对数阶）、O(n)（线性阶）、O(nlogn)（线性对数阶）、O(n^{2)（平方阶）、O(n}3)（立方阶）
非多项式阶：随着数据规模的增长，算法的执行时间和空间占用暴增，这类算法性能极差。包括，O(2^n)（指数阶）、O(n!)（阶乘阶）、O(1) :
常量级时间复杂度,只要代码的执行时间不随 n 的增大而增长，这样代码的时间复杂度我们都记作 O(1)。
O(logn)、O(nlogn)

i=1;
while(i<=n) {
    i = i*2;
}

x=log2n，所以，这段代码的时间复杂度就是 O(log2n)
O(m+n)、O(m*n)
   int cal(int m, int n) {
      int sum_1=0;
      int i=1;
      for(;i<m;++i){
         sum_1 = sum_1 + i;
      }
      int sum_2 = 0;
      int j=1;
      for (;j<n;++j){
         sum_2 = sum_2 + j;
      }
      return sum_1 + sum_2;
   }

从代码中可以看出，m和n是表示两个数据规模。我们无法事先评估m和n谁的量级大，所以我们在表示复杂度的时候，就不能简单地利用加法法则，省略掉其中一个。所以，上面代码的时间复 杂度就是0(m+n)。
针对这种情况，原来的加法法则就不正确了，我们需要将加法规则改为: T1(m) + T2(m) = O(f(m) + g(n))。但是乘法法则继续有效: T1(m)*T2(n) = O(f(m) * f(n))。

1.5 空间复杂度分析

表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系。

void print(int n) {
    inti=0;
    int[] a = new int[n];
    for (i; i <n; ++i) {
        a[i] =i* i;
    }
    for(i=n-1;i>=0;--i){
        print out a[i]
    }
}

跟时间复杂度分析一样，我们可以看到，第2行代码中，我们申请了一个空间存储变量i,但是它是常最阶的，跟数据规模n没有关系，所以我们可以忽略。第3行申请了一个大小为n的int类型数组，除此之外，剩下的代码都没有占用更多的空间，所以整段代码的空间复杂度就是O(n)。
我们常见的空间复杂度就是O(1)、O(n)、 O(n2), 像O(logn)、O(nlogn) 这样的对数阶复杂度平时都用不到。而且，空间复杂度分析比时间复杂度分析要简单很多。所以，对于空间复杂度，掌握刚我说的这些内容已经足够了。

1.6 复杂度增长趋势图:

最好情况时间复杂度、最坏时间复杂度、平均情況时间复杂度、均摊时间复杂度。
一、复杂度分析的4个概念
1.最坏情况时间复杂度：代码在最坏情况下执行的时间复杂度。
2.最好情况时间复杂度：代码在最理想情况下执行的时间复杂度。
3.平均时间复杂度：代码在所有情况下执行的次数的加权平均值。
4.均摊时间复杂度：在代码执行的所有复杂度情况中绝大部分是低级别的复杂度，个别情况是高级别复杂度且发生具有时序关系时，可以将个别高级别复杂度均摊到低级别复杂度上。基本上均摊结果就等于低级别复杂度。
二、为什么要引入这4个概念？
1.同一段代码在不同情况下时间复杂度会出现量级差异，为了更全面，更准确的描述代码的时间复杂度，所以引入这4个概念。
2.代码复杂度在不同情况下出现量级差别时才需要区别这四种复杂度。大多数情况下，是不需要区别分析它们的。
三、如何分析平均、均摊时间复杂度？
1.平均时间复杂度
代码在不同情况下复杂度出现量级差别，则用代码所有可能情况下执行次数的加权平均值表示。
2.均摊时间复杂度
两个条件满足时使用：1）代码在绝大多数情况下是低级别复杂度，只有极少数情况是高级别复杂度；2）低级别和高级别复杂度出现具有时序规律。均摊结果一般都等于低级别复杂度。

2.线性表

线性表: 线性表就是数据排成像一条线一样的结构.每个现行表上的数据最多只有前和后两个方向.常见的线性表结构：数组，链表、队列、栈等。

2.1数组

什么是数组:
数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。
特点：连续的内存空间和相同类型的数据(随机访问的前提)。
优点：两限制使得具有随机访问的特性缺点：删除，插入数据效率低。
对内存空间要求高，需要一块连续的内存空间。
数组怎么根据下标随机访问的？
通过寻址公式：a[i]_address = base_address + i * data_type_size
其中data_type_size表示数组中每个元素的大小,base_address 是首元素地址,i数组下标。
为何数组插入和删除低效：

插入：
若有一元素想往int[n]的第k个位置插入数据，需要在k-n的位置往后移。
最好情况时间复杂度 O(1)

如果数组中的数据不是有序的，也就是无规律的情况下，可以直接把第k个位置上的数据移到最后，然后将插入的数据直接放在第k个位置上。

最坏情况复杂度为O(n)

平均负责度为O(n)

低效的插入和删除
1） 插入：从最好O(1) 最坏O(n) 平均O(n)
2） 插入：数组若无序，插入新的元素时，可以将第K个位置元素移动到数组末尾，把心的元素，插入到第k个位置，此处复杂度为O(1)。
3） 删除：从最好O(1) 最坏O(n) 平均O(n)
4） 多次删除集中在一起，提高删除效率
记录下已经被删除的数据，每次的删除操作并不是搬移数据，只是记录数据已经被删除，当数组没有更多的存储空间时，再触发一次真正的删除操作。即JVM标记清除垃圾回收算法。

2.2链表

什么是链表
1.和数组一样，链表也是一种线性表。
2.从内存结构来看，链表的内存结构是不连续的内存空间，是将一组零散的内存块串联起来，从而进行数据存储的数据结构。
3.链表中的每一个内存块被称为节点Node。节点除了存储数据外，还需记录链上下一个节点的地址，即后继指针next。

链表的特点
1.插入、删除数据效率高O(1)级别（只需更改指针指向即可），随机访问效率低O(n)级别（需要从链头至链尾进行遍历）。
2.和数组相比，内存空间消耗更大，因为每个存储数据的节点都需要额外的空间存储后继指针。
常用链表
1.单链表

1）每个节点只包含一个指针，即后继指针。
2）单链表有两个特殊的节点，即首节点和尾节点。为什么特殊？用首节点地址表示整条链表，尾节点的后继指针指向空地址null。
3）性能特点：插入和删除节点的时间复杂度为O（1），查找的时间复杂度为O(n)。

2.循环链表

1）除了尾节点的后继指针指向首节点的地址外均与单链表一致。
2）适用于存储有循环特点的数据，比如约瑟夫问题。

3.双向链表

1）节点除了存储数据外，还有两个指针分别指向前一个节点地址（前驱指针prev）和下一个节点地址（后继指针next）。
2）首节点的前驱指针prev和尾节点的后继指针均指向空地址。
3）性能特点：
和单链表相比，存储相同的数据，需要消耗更多的存储空间。
插入、删除操作比单链表效率更高O(1)级别。以删除操作为例，删除操作分为2种情况：给定数据值删除对应节点和给定节点地址删除节点。对于前一种情况，单链表和双向链表都需要从头到尾进行遍历从而找到对应节点进行删除，时间复杂度为O(n)。对于第二种情况，要进行删除操作必须找到前驱节点，单链表需要从头到尾进行遍历直到p->next = q，时间复杂度为O(n)，而双向链表可以直接找到前驱节点，时间复杂度为O(1)。
对于一个有序链表，双向链表的按值查询效率要比单链表高一些。因为我们可以记录上次查找的位置p，每一次查询时，根据要查找的值与p的大小关系，决定是往前还是往后查找，所以平均只需要查找一半的数据。

4.双向循环链表：

首节点的前驱指针指向尾节点，尾节点的后继指针指向首节点。

选择数组还是链表？
1.插入、删除和随机访问的时间复杂度
数组：插入、删除的时间复杂度是O(n)，随机访问的时间复杂度是O(1)。
链表：插入、删除的时间复杂度是O(1)，随机访问的时间复杂端是O(n)。

2.数组缺点
1）若申请内存空间很大，比如100M，但若内存空间没有100M的连续空间时，则会申请失败，尽管内存可用空间超过100M。
2）大小固定，若存储空间不足，需进行扩容，一旦扩容就要进行数据复制，而这时非常费时的。
3.链表缺点
1）内存空间消耗更大，因为需要额外的空间存储指针信息。
2）对链表进行频繁的插入和删除操作，会导致频繁的内存申请和释放，容易造成内存碎片，如果是Java语言，还可能会造成频繁的GC（自动垃圾回收器）操作。
4.如何选择？
数组简单易用，在实现上使用连续的内存空间，可以借助CPU的缓冲机制预读数组中的数据，所以访问效率更高，而链表在内存中并不是连续存储，所以对CPU缓存不友好，没办法预读。
如果代码对内存的使用非常苛刻，那数组就更适合。

应用

1.如何分别用链表和数组实现LRU缓冲淘汰策略？
1）什么是缓存？
缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非广泛的应用，比如常见的CPU缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。
2）为什么使用缓存？即缓存的特点
缓存的大小是有限的，当缓存被用满时，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？就需要用到缓存淘汰策略。
3）什么是缓存淘汰策略？
指的是当缓存被用满时清理数据的优先顺序。
4）有哪些缓存淘汰策略？
常见的3种包括先进先出策略FIFO（First In，First Out）、最少使用策略LFU（Least Frenquently Used）、最近最少使用策略LRU（Least Recently Used）。
5）链表实现LRU缓存淘汰策略
当访问的数据没有存储在缓存的链表中时，直接将数据插入链表表头，时间复杂度为O(1)；当访问的数据存在于存储的链表中时，将该数据对应的节点，插入到链表表头,时间复杂度为O(n)。如果缓存被占满，则从链表尾部的数据开始清理，时间复杂度为O(1)。
6）数组实现LRU缓存淘汰策略
方式一：首位置保存最新访问数据，末尾位置优先清理
当访问的数据未存在于缓存的数组中时，直接将数据插入数组第一个元素位置，此时数组所有元素需要向后移动1个位置，时间复杂度为O(n)；当访问的数据存在于缓存的数组中时，查找到数据并将其插入数组的第一个位置，此时亦需移动数组元素，时间复杂度为O(n)。缓存用满时，则清理掉末尾的数据，时间复杂度为O(1)。
方式二：首位置优先清理，末尾位置保存最新访问数据
当访问的数据未存在于缓存的数组中时，直接将数据添加进数组作为当前最有一个元素时间复杂度为O(1)；当访问的数据存在于缓存的数组中时，查找到数据并将其插入当前数组最后一个元素的位置，此时亦需移动数组元素，时间复杂度为O(n)。缓存用满时，则清理掉数组首位置的元素，且剩余数组元素需整体前移一位，时间复杂度为O(n)。（优化：清理的时候可以考虑一次性清理一定数量，从而降低清理次数，提高性能。）
2.如何通过单链表实现“判断某个字符串是否为水仙花字符串”？（比如 上海自来水来自海上）
1）前提：字符串以单个字符的形式存储在单链表中。
2）遍历链表，判断字符个数是否为奇数，若为偶数，则不是。
3）将链表中的字符倒序存储一份在另一个链表中。
4）同步遍历2个链表，比较对应的字符是否相等，若相等，则是水仙花字串，否则，不是。
设计思想
时空替换思想：“用空间换时间” 与 “用时间换空间”
当内存空间充足的时候，如果我们更加追求代码的执行速度，我们就可以选择空间复杂度相对较高，时间复杂度小相对较低的算法和数据结构，缓存就是空间换时间的例子。如果内存比较紧缺，比如代码跑在手机或者单片机上，这时，就要反过来用时间换空间的思路。

2.3队列

什么是队列:
队列是一种受限的线性表数据结构,只支持两个操作:入栈push()和出栈pop0,队列跟非常相似,支持的操作也 ,很有限,最基本的操作也是两个:入队enqueue(),放一个数据到队列尾部;出队dequeue0),从队列头部取一个元素。

特点:
1 . 队列跟栈一样,也是一种抽象的数据结构。
2. 具有先进先出的特性,支持在队尾插入元素,在队头删除元素。
实现:
队列可以用数组来实现,也可以用链表来实现。
用数组实现的队列叫作顺序队列,用链表实现的队列叫作链式队列。
基于数组的队列:
实现思路:
实现队列需要两个指针:一个是head指针,指向队头;一个是tail指针,指向队尾。你可以结合下面这幅图来理解。当a,b,c,d依次入队之后,队列中的head指针指向下标为0的位置, tail指针指向下标为4的位置。

当我们调用两次出队操作之后,队列中head指针指向下标为2的位置, tail指针仍然指向下标为4的位置.

随着不停地进行入队、出队操作, head和tail都会持续往后移动。当tail移 . ,动到最右边,即使数组中还有空闲空间,也无法继续往队列中添加数据了。这个问题该如何解决呢?

在出队时可以不用搬移数据。如果没有空闲空间了,我们只需要在入队时,再集中触 ,发一次数据的搬移操作。
当队列的tail指针移动到数组的最右边后,如果有新的数据入队,我们可以将 head到tail之间的数据,整体搬移到数组中0到tail-head的位置。

基于链表的实现:
需要两个指针: head指针和tail指针,它们分别指向链表的第一个结,点和最后一个结点。
如图所示,入队时, tail->next= new node, tail = tail->next:出队时, head = head->next.

循环队列:
我们刚才用数组来实现队列的时候,在tail==n时,会有数据搬移操作,这样入队操作性能就会受到影响。那有没有办法能够避免数据搬移呢?我们来看看循环队列的解决思路。循环队列,顾名思义,它长得像一个环。原本数组是有头有尾的,是一条直线。现在我们把首尾相,连,板成了一个环。如图：

我们可以看到,图中这个队列的大小为8,当前head-4, tail-7,当有一个新的元素a入队时, .我们放入下标为7的位置。但这个时候,我们并不把tail更新为8,而是将其在环中后移一位,到下标为0的位置。当再有一个元素b入队时,我们将b放入下标为0的位置,然后tail加1更新为1,所以,在a, b依次入队之后,循环队列中的元素就变成了下面的样子:

队列为空的判断条件是head == tail,但队列满的判断条件就稍微有点复杂了。我画了一张队列满的图,你可以看一下,试着总结一下规律,

就像我图中画的队满的情况, tail=3, head-4, n=8,所以总结一下规律就是: (3+1)%8-4,多画几张队满的图,你就会发现,当队满时, (tail+1)%n=head…你有没有发现,当队列满时,图中的tail指向的位置实际上是没有存储数据的。所以,循环队列会浪费一个数组的存储空间。

解决浪费一个存储空间的思路:定义一个记录队列大小的值size，当这个值与数组大小相等时，表示队列已满，当tail达到最底时，size不等于数组大小时，tail就指向数组第一个位置。当出队时，size—，入队时size++

阻塞队列和并发队列(应用比较广泛)

阻塞队列其实就是在队列基础上增加了阻塞操作。

简单来说,就是在队列为空的时候,从队头取数 , 据会被阻塞。因为此时还没有数据可取,直到队列中有了数据才能返回;如果队列已经满了,那么插入数据的操作就会被阻塞,直到队列中有空闲位置后再插入数据,然后再返回。

你应该已经发现了,上述的定义就是一个"生产者-消费者模型" !是的,我们可以使用阻塞队列,轻松实现一个"生产者-消费者模型" !这种基干阴寒队列实现的"生产者-消费者模型" ,可以有效地协调生产和消费的速度。当"生产 , 者"生产数据的速度过快, “消费者"来不及消费时,存储数据的队列很快就会满了。这个时候,生产者就阻塞等待,直到"消费者"消费了数据, “生产者"才会被唤醒继续"生产而且不仅如此,基于阻塞队列,我们还可以通过协调"生产者"和"消费者"的个数,来提高数据,的处理效率。比如前面的例子,我们可以多配置几个"消费者” ,来应对一个"生产者”
小结:

队列最大的特点就是先进先出,主要的两个操作是入队和出队。

它既可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的叫顺序队列,用链表实现的叫链式队列。

长在数组实现队列的时候,会有数据搬移操作,要想解决数据搬移的问题,我们就,需要像环一样的循环队列。要想写出没有bug的循环队列实现代码,关键要确定好队空和队满的,判定条件。

阻塞队列、并发队列,底层都还是队列这种数据结构,只不过在之上附加了很多其他功能。阻塞队列就是入队、出队操作可以阴寒,并发队列就是队列的操作多线程安全。

2.4栈

栈的基本概念
1、栈的定义
栈（Stack）：是只允许在一端进行插入或删除的线性表。首先栈是一种线性表，但限定这种线性表只能在某一端进行插入和删除操作。

栈顶（Top）：线性表允许进行插入删除的那一端。
栈底（Bottom）：固定的，不允许进行插入和删除的另一端。
空栈：不含任何元素的空表。
栈又称为后进先出（Last In First Out）的线性表，简称LIFO结构
2、栈的常见基本操作
InitStack(&S)：初始化一个空栈S。
StackEmpty(S)：判断一个栈是否为空，若栈为空则返回true，否则返回false。
Push(&S, x)：进栈（栈的插入操作），若栈S未满，则将x加入使之成为新栈顶。
Pop(&S, &x)：出栈（栈的删除操作），若栈S非空，则弹出栈顶元素，并用x返回。
GetTop(S, &x)：读栈顶元素，若栈S非空，则用x返回栈顶元素。
DestroyStack(&S)：栈销毁，并释放S占用的存储空间（“&”表示引用调用）。
栈的顺序存储结构
1、栈的顺序存储
采用顺序存储的栈称为顺序栈，它利用一组地址连续的存储单元存放自栈底到栈顶的数据元素，同时附设一个指针（top）指示当前栈顶元素的位置。
若存储栈的长度为StackSize，则栈顶位置top必须小于StackSize。当栈存在一个元素时，top等于0，因此通常把空栈的判断条件定位top等于-1。
栈的顺序存储结构可描述为：
#define MAXSIZE 50 //定义栈中元素的最大个数
typedef int ElemType; //ElemType的类型根据实际情况而定，这里假定为int
typedef struct{
ElemType data[MAXSIZE];
int top; //用于栈顶指针
}SqStack;
若现在有一个栈，StackSize是5，则栈的普通情况、空栈、满栈的情况分别如下图所示：

顺序栈的基本算法
（1）初始化
（2）判栈空
（3）进栈
（4）出栈
（5）读栈顶元素
3、共享栈（两栈共享空间）
（1）共享栈概念
利用栈底位置相对不变的特征，可让两个顺序栈共享一个一维数组空间，将两个栈的栈底分别设置在共享空间的两端，两个栈顶向共享空间的中间延伸，如下图所示：

两个栈的栈顶指针都指向栈顶元素，top0=-1时0号栈为空，top1=MaxSize时1号栈为空；仅当两个栈顶指针相邻（top0+1=top1）时，判断为栈满。当0号栈进栈时top0先加1再赋值，1号栈进栈时top1先减一再赋值出栈时则刚好相反。

栈的链式存储结构
1、链栈
采用链式存储的栈称为链栈，链栈的优点是便于多个栈共享存储空间和提高其效率，且不存在栈满上溢的情况。通常采用单链表实现，并规定所有操作都是在单链表的表头进行的。这里规定链栈没有头节点，Lhead指向栈顶元素，如下图所示。

对于空栈来说，链表原定义是头指针指向空，那么链栈的空其实就是top=NULL的时候。

链栈的基本算法
（1）链栈的进栈
对于链栈的进栈push操作，假设元素值为e的新节点是s，top为栈顶指针，示意图如下：

（2）链栈的出栈
链栈的出栈pop操作，也是很简单的三句操作。假设变量p用来存储要删除的栈顶结点，将栈顶指针下移以为，最后释放p即可，如下图所示：

性能分析
链栈的进栈push和出栈pop操作都很简单，时间复杂度均为O(1)。
对比一下顺序栈与链栈,它们在时间复杂度上是一样的,均为O(1)。对于空间性能,顺序栈需要事先确定一个固定的长度,可能会存在内存空间浪费的问题,但它的优势是存取时定位很方便,而链栈则要求每个元素都有指针域,这同时也增加了一些内存开销,但对于栈的长度无限制。所以它们的区别和线性表中讨论的一样,如果栈的使用过程中元素变化不可预料,有时很小,有时非常大,那么最好是用链栈,反之,如果它的变化在可控范围内,建议使用顺序栈会更好一些。

栈的应用:
1、递归
1、递归的定义
递归是一种重要的程序设计方法。简单地说,若在一个函数、过程或数据结构的定义中又应用了它自身,则这个函数、过程或数据结构称为是递归定义的,简称递归。
它通常把一个大型的复杂问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的代码就可以描述岀解题过程所需要的多次重复计算,大大减少了程序的代码量但在通常情况下,它的效率并不是太高。

2、斐波那契数列
在解释斐波那契数列之前，我们想看经典的兔子繁殖的问题：

说如果兔子在出生两个月后,就有繁殖能力,一对兔子每个月能生出一对小兔子 来。假设所有兔都不死,那么一年以后可以繁殖多少对兔子呢?

第一个月初有一对刚诞生的兔子
第二个月之后（第三个月初）它们可以生育
每月每对可生育的兔子会诞生下一对新兔子
兔子永不死去
我们拿新出生的一对小兔子分析一下:第一个月小兔子没有繁殖能力,所以还是一对;两个月后,生下一对小兔子数共有两对;三个月以后,老兔子又生下一对,因为小兔子还没有繁殖能力,所以一共是三对…依次类推得出这样一个图：

从这个图可以看出，斐波那契数列数列有一个明显的特点，即：前面两项之和，构成了后一项。
如果用数学函数定义斐波那契数列，那就是：

而这个，就是递归的一个典型例子，用程序实现时如下：

/斐波那契数列的实现/

int Fib(int n){
    if(n == 0){
        return 0;   //边界条件
    }else if(n == 1){
        return 1;	//边界条件
    }else{
        return Fib(n-1) + Fib(n-2); //递归表达式
    }
}

必须注意递归模型不能是循环定义的,其必须满足下面的两个条件

递归表达式(递归体)
边界条件(递归出口)
递归的精髓在于能否将原始问题转换为属性相同但规模较小的问题
在递归调用的过程中,系统为每一层的返回点、局部变量、传入实参等开辟了递归工作栈来进行数据存储,递归次数过多容易造成栈溢出等。而其效率不高的原因是递归调用过程中包含很多重复的计算。下面以n=5为例,列出递归调用执行过程,如图所示：

如图可知，程序每往下递归一次，就会把运算结果放到栈中保存，直到程序执行到临界条件，然后便会把保存在栈中的值按照先进后出的顺序一个个返回，最终得出结果。

3、四则运算表达式求值

1、后缀表达式计算结果
表达式求值是程序设计语言编译中一个最基本的问题,它的实现是栈应用的一个典型范例。中缀表达式不仅依赖运算符的优先级,而且还要处理括号。后缀表达式的运算符在操作数后面，在后缀表达式中已考虑了运算符的优先级,没有括号,只有操作数和运算符。

后缀表达式计算规则：从左到右遍历表达式的每个数字和符号，遇到是数字就进栈，遇到是符号，就将处于栈顶两个数字出栈，进项运算，运算结果进栈，一直到最终获得结果。

读者也可将后缀表达式与原运算式对应的表达式树(用来表示算术表达式的二元树)的后序遍历进行比较,可以发现它们有异曲同工之妙。

2、中缀表达式转后缀表达式
我们把平时所用的标准四则运算表达式,即a + b − a ∗ ( ( c + d ) / e − f ) + g a+b-a*((c+d)/e-f)+ga+b−a∗((c+d)/e−f)+g叫做中缀
表达式。因为所有的运算符号都在两数字的中间,现在我们的问题就是中缀到后缀的转化。

规则:从左到右遍历中缀表达式的每个数字和符号,若是数字就输出,即成为后
缀表达式的一部分;若是符号,则判断其与栈顶符号的优先级,是右括号或优先级低于栈顶符号(乘除优先加减)则栈顶元素依次出栈并输出,并将当前符号进栈,一直到最终输出后缀表达式为止。

例：将中缀表达式a + b − a ∗ ( ( c + d ) / e − f ) + g a+b-a*((c+d)/e-f)+ga+b−a∗((c+d)/e−f)+g转化为相应的后缀表达式。

分析：需要根据操作符的优先级来进行栈的变化,我们用icp来表示当前扫描到的运算符ch的优先级,该运算符进栈后的优先级为isp,则运算符的优先级如下表所示[isp是栈内优先( in stack priority)数,icp是栈外优先( in coming priority)数]。

我们在表达式后面加上符号‘#’,表示表达式结束。具体转换过程如下：

即相应的后缀表达式为a b + a c d + e / f − ∗ − g + ab+acd+e/f-*-g+ab+acd+e/f−∗−g+。