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这不仅仅是一道好题，也展现出计算机的思考方式

150. 逆波兰表达式求值

力扣题目链接

根据 逆波兰表示法，求表达式的值。

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

说明：

整数除法只保留整数部分。 给定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: ["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: ["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: ["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    
  

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。

思路

在上一篇文章中1047.删除字符串中的所有相邻重复项提到了 递归就是用栈来实现的。

所以栈与递归之间在某种程度上是可以转换的！ 这一点我们在后续讲解二叉树的时候，会更详细的讲解到。

那么来看一下本题，其实逆波兰表达式相当于是二叉树中的后序遍历。 大家可以把运算符作为中间节点，按照后序遍历的规则画出一个二叉树。

但我们没有必要从二叉树的角度去解决这个问题，只要知道逆波兰表达式是用后续遍历的方式把二叉树序列化了，就可以了。

在进一步看，本题中每一个子表达式要得出一个结果，然后拿这个结果再进行运算，那么这岂不就是一个相邻字符串消除的过程，和1047.删除字符串中的所有相邻重复项中的对对碰游戏是不是就非常像了。

如动画所示：

相信看完动画大家应该知道，这和1047. 删除字符串中的所有相邻重复项是差不错的，只不过本题不要相邻元素做消除了，而是做运算！

C++代码如下：

class Solution {
public:
    int evalRPN(vector<string>& tokens) {
        stack<int> st;
        for (int i = 0; i < tokens.size(); i++) {
            if (tokens[i] == "+" || tokens[i] == "-" || tokens[i] == "*" || tokens[i] == "/") {
                int num1 = st.top();
                st.pop();
                int num2 = st.top();
                st.pop();
                if (tokens[i] == "+") st.push(num2 + num1);
                if (tokens[i] == "-") st.push(num2 - num1);
                if (tokens[i] == "*") st.push(num2 * num1);
                if (tokens[i] == "/") st.push(num2 / num1);
            } else {
                st.push(stoi(tokens[i]));
            }
        }
        int result = st.top();
        st.pop(); // 把栈里最后一个元素弹出（其实不弹出也没事）
        return result;
    }
};

题外话

我们习惯看到的表达式都是中缀表达式，因为符合我们的习惯，但是中缀表达式对于计算机来说就不是很友好了。

例如：4 + 13 / 5，这就是中缀表达式，计算机从左到右去扫描的话，扫到13，还要判断13后面是什么运算法，还要比较一下优先级，然后13还和后面的5做运算，做完运算之后，还要向前回退到 4 的位置，继续做加法，你说麻不麻烦！

那么将中缀表达式，转化为后缀表达式之后：["4", "13", "5", "/", "+"] ，就不一样了，计算机可以利用栈里顺序处理，不需要考虑优先级了。也不用回退了， 所以后缀表达式对计算机来说是非常友好的。

可以说本题不仅仅是一道好题，也展现出计算机的思考方式。

在1970年代和1980年代，惠普在其所有台式和手持式计算器中都使用了RPN（后缀表达式），直到2020年代仍在某些模型中使用了RPN。

参考维基百科如下：

During the 1970s and 1980s, Hewlett-Packard used RPN in all of their desktop and hand-held calculators, and continued to use it in some models into the 2020s.

其他语言版本

java:

public class EvalRPN {

    public int evalRPN(String[] tokens) {
        Deque<Integer> stack = new LinkedList();
        for (String token : tokens) {
            char c = token.charAt(0);
            if (!isOpe(token)) {
                stack.addFirst(stoi(token));
            } else if (c == '+') {
                stack.push(stack.pop() + stack.pop());
            } else if (c == '-') {
                stack.push(- stack.pop() + stack.pop());
            } else if (c == '*') {
                stack.push( stack.pop() * stack.pop());
            } else {
                int num1 = stack.pop();
                int num2 = stack.pop();
                stack.push( num2/num1);
            }
        }
        return stack.pop();
    }
    private boolean isOpe(String s) {
        return s.length() == 1 && s.charAt(0) <'0' || s.charAt(0) >'9';
    }
    private int stoi(String s) {
        return Integer.valueOf(s);
    }

    public static void main(String[] args) {
        new EvalRPN().evalRPN(new String[] {"10","6","9","3","+","-11","*","/","*","17","+","5","+"});
    }

}

Go:

func evalRPN(tokens []string) int {
	stack := []int{}
	for _, token := range tokens {
		val, err := strconv.Atoi(token)
		if err == nil {
			stack = append(stack, val)
		} else {
			num1, num2 := stack[len(stack)-2], stack[(len(stack))-1]
			stack = stack[:len(stack)-2]
			switch token {
			case "+":
				stack = append(stack, num1+num2)
			case "-":
				stack = append(stack, num1-num2)
			case "*":
				stack = append(stack, num1*num2)
			case "/":
				stack = append(stack, num1/num2)
			}
		}
	}
	return stack[0]
}

javaScript:

/**
 * @param {string[]} tokens
 * @return {number}
 */
var evalRPN = function(tokens) {
    const s = new Map([
        ["+", (a, b) => a * 1  + b * 1],
        ["-", (a, b) => b - a],
        ["*", (a, b) => b * a],
        ["/", (a, b) => (b / a) | 0]
    ]);
    const stack = [];
    for (const i of tokens) {
        if(!s.has(i)) {
            stack.push(i);
            continue;
        }
        stack.push(s.get(i)(stack.pop(),stack.pop()))
    }
    return stack.pop();
};

python3

class Solution:
    def evalRPN(self, tokens: List[str]) -> int:
        stack = []
        for item in tokens:
            if item not in {"+", "-", "*", "/"}:
                stack.append(item)
            else:
                first_num, second_num = stack.pop(), stack.pop()
                stack.append(
                    int(eval(f'{second_num} {item} {first_num}'))   # 第一个出来的在运算符后面
                )
        return int(stack.pop()) # 如果一开始只有一个数，那么会是字符串形式的

Swift：

func evalRPN(_ tokens: [String]) -> Int {
    var stack = [Int]()
    for c in tokens {
        let v = Int(c)
        if let num = v {
            // 遇到数字直接入栈
            stack.append(num)
        } else {
            // 遇到运算符, 取出栈顶两元素计算, 结果压栈
            var res: Int = 0
            let num2 = stack.popLast()!
            let num1 = stack.popLast()!
            switch c {
            case "+":
                res = num1 + num2
            case "-":
                res = num1 - num2
            case "*":
                res = num1 * num2
            case "/":
                res = num1 / num2
            default:
                break
            }
            stack.append(res)
        }
    }
    return stack.last!
}

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