这两天沉迷POE中, 果然是复杂一些的游戏才玩的进去. 可以暂时玩着等今年的废土3和博德之门3了.
当然开发方面也绝对不能落下, 这两天把栈相关的练习写完了, 其中有两个比较大的程序值得留意一下. 分别是Lisp表达式解析和用栈来记录路径走迷宫.
- Lisp表达式解析
- 迷宫寻路
Lisp表达式解析
Lisp表达式是前缀表达式, 解析思路其实和之前也差不多, 关键还是在处理括号的套路, 由于Lisp表达式的括号必定是成对的, 只要遇到一个右括号, 就必定可以计算出来一个结果. 所以其实思路不算太难就想得到.
这里还考虑了换行符和空白等符号, 以让输入一段表达式更加方便. 算法如下:
从表达式的开始进行解析, 表达式的每个字符有如下几种情况:
- 遇到一个操作符, 将操作符压入操作符A栈中, 称为A栈. 由于操作符是单个的, 所以使用Char类型的Stack接口对象
- 遇到一个左括号, 将左括号压入操作数栈中,称为B栈, 这里左括号实际上是一个区分, 所以比较好的方法是不压入操作符栈中, 而是压入操作数栈中. 不过这里碰到类型问题, 后来想了想, 还是使用了字符串和BigDecimal类之间的转换来操作, 因此这里的栈就是字符串栈.
- 遇到一个操作数, 将操作数压入B栈.
- 遇到一个右括号, 从A栈中弹出一个操作符, 从B栈中不断的弹出所有操作数直到遇到左括号, 弹出左括号, 计算操作符与所有的操作数的结果, 将结果放回到B栈中
- 遇到其他字符(比如空白), 跳过.
这里读入操作数的时候, 并不是简单的读入单字符, 而是从当前字符串的位置开始, 向后不断搜索到空白或者右括号的部分, 将这个部分读入成一个字符串, 然后创建对应的BigDecimal类来解析.
根据上边的思路, 可以编写代码如下:
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.util.Scanner;
public class LispInterpreter {
public static void main(String[] args) {
boolean goOn = true;
Scanner input = new Scanner(System.in);
String expression;
while (goOn) {
System.out.println("请输入Lisp表达式, 例如(+(-6)(*2 3 4)). 输入quit退出: ");
expression = input.nextLine();
if (expression.equals("quit")) {
goOn = false;
} else {
try {
System.out.println("你输入的表达式的结果是: " + evaluateLispExpression(expression));
} catch (IllegalArgumentException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
}
}
}
public static String evaluateLispExpression(String expression) {
int length = expression.length();
//存放字符串形式的值的栈
Stack<String> valueStack = new LinkedListStack<>();
//存放操作符的栈
Stack<Character> operatorStack = new LinkedListStack<>();
//开始遍历表达式
for (int i = 0; i < length; i++) {
char currentChar = expression.charAt(i);
switch (currentChar) {
//左括号就压值栈
case '(':
valueStack.push(String.valueOf(currentChar));
break;
//加减乘除操作符, 压操作符栈
case '+':
case '-':
case '*':
case '/':
operatorStack.push(currentChar);
break;
//右括号需要计算一对括号中的结果
case ')':
//首先获取最近的操作符.
char operator = operatorStack.pop();
//将操作符和当前的值栈交给解析一对括号的函数来操作
parseSinglePairExpression(operator, valueStack);
break;
//各种空白符直接忽略
case ' ':
case '\n':
case '\r':
break;
//剩下的是数字字符, 需要从当前位置一直读入到下一个空白符合或者右括号为止
default:
//用一个变量j来判断空白符号或者右括号, 只要不是, 遇到字符就连续拼接
int j = i;
StringBuilder builder = new StringBuilder();
while (expression.charAt(j) != ')' && expression.charAt(j) != ' ' && expression.charAt(j)!='\r' && expression.charAt(j)!='\n') {
builder.append(expression.charAt(j));
j++;
}
//拼接完成之后的字符串应该就是操作数字符串, 将其压入栈中
valueStack.push(builder.toString());
//当前的j指向空白符号或者右括号, 将i设置为j-1, 由于循环的最后会递增i, 这样下一次i就会扫描到j指向的位置
i = j - 1;
break;
}
}
//将结果从B栈中弹出, 此时两个栈应该都为空.
String result = valueStack.pop().toString();
//最后检测两个栈, 有一个栈没有弹空就说明表达式有问题, 报异常
if (valueStack.isEmpty() && operatorStack.isEmpty()) {
return result;
} else {
throw new IllegalArgumentException("表达式有误");
}
}
/**
* 这个函数用来根据运算符从栈中取出操作数进行计算, 并将结果放入栈中
* @param operator 单字符的操作符
* @param valueStack 存放值的栈
*/
private static void parseSinglePairExpression(char operator, Stack<String> valueStack) {
//设置一个临时的栈, 用于按照表达式的顺序存放操作数
Stack<BigDecimal> tempStack = new LinkedListStack<>();
//同时设置一个统计有几个操作数的变量
int count = 0;
//只要栈顶不是左括号, 就反复从B栈中弹出操作数, 然后放到临时栈中, 同时进行计数.
while (!valueStack.peek().equals("(")) {
tempStack.push(new BigDecimal(valueStack.pop()));
count++;
}
//然后弹出左括号, 弹出左括号后, 一对括号之间的内容就全部被弹出, 接下来只需要计算出结果, 然后放回B栈中即可.
valueStack.pop();
//现在有了所有的按照顺序排列的操作数和操作符, 根据操作符来进行运算.
//根据操作符进行四种运算, 最后都要将计算结果压入B栈.
switch (operator) {
case '+':
//如果无操作数, 返回0
if (count == 0) {
valueStack.push("0");
//如果有操作数, 反复弹出结果, 相加即可
} else {
BigDecimal sum = new BigDecimal("0");
while (!tempStack.isEmpty()) {
sum = sum.add(tempStack.pop());
}
//将结果压入值栈
valueStack.push(sum.toString());
}
break;
case '-':
//如果没有操作数就报异常
if (count == 0) {
throw new IllegalArgumentException("减法必须至少有一个操作数");
//如果只有一个操作数就取反
} else if (count == 1) {
valueStack.push(tempStack.pop().negate().toString());
//如果有两个以上操作数, 不断相减
} else {
BigDecimal start = tempStack.pop();
while (!tempStack.isEmpty()) {
start = start.subtract(tempStack.pop());
}
valueStack.push(start.toString());
}
break;
case '*':
//乘法无操作数返回1
if (count == 0) {
valueStack.push(new BigDecimal("1").toString());
//至少有一个操作数, 连续相乘即可, 然后将结果字符串压入值栈
} else {
BigDecimal start = tempStack.pop();
while (!tempStack.isEmpty()) {
start = start.multiply(tempStack.pop());
}
valueStack.push(start.toString());
}
break;
case '/':
//除法必须有操作数, 否则报异常
if (count == 0) {
throw new IllegalArgumentException("除法必须至少有一个操作数");
//仅有一个操作数的话返回1/a
} else if (count == 1) {
BigDecimal result = new BigDecimal("1").divide(tempStack.pop(),2, RoundingMode.HALF_UP);
valueStack.push(result.toString());
//超过两个操作数的情况下, 不断进行除法
} else {
BigDecimal start = tempStack.pop();
while (!tempStack.isEmpty()) {
start = start.divide(tempStack.pop(),2, RoundingMode.HALF_UP);
}
valueStack.push(start.toString());
}
break;
//如果操作符不属于上边四种, 就报异常
default:
throw new IllegalArgumentException("操作符有误");
}
}
}
这里编写了一个私有的静态函数用来从栈中辅助计算, 就让整个过程不那么复杂, 解析表达式放入内容是一个方法, 根据操作符和栈来计算是另外一个方法, 这样比较方便修改错误. 这里测试都通过了, 发现这次对于栈的理解也更深刻了.
解析Lisp稍微麻烦的一点就是操作数的个数不固定，不像中缀表达式必定是两个操作数，但每对括号内就一个操作符又是容易之处，所以解决方案就是把左括号压到值栈里，其他的操作符留在操作符栈里，思路还算比较容易想到，就是类型转换稍微麻烦点。
迷宫寻路
所谓迷宫寻路, 就是一个二维数组当成迷宫, 然后从起点走到终点. 我自己想出来了算法, 竟然就是初级的递归回溯.
算法的核心很简单, 创建一个找迷宫的对象步骤如下:
- 首先需要一个二维字符数组作为迷宫, 每一个格子用X表示无法通行, 空格表示没有走过的可以通行的路线. * 表示路径中的路线, a表示走过但是无法通行的路线. 一开始所有格子只有X和空格两种状态.
- 然后在构造函数中设置起点和终点, 用一个Point类来表示点, 先行后列. 传入的起点按照行列传入, 在构造Point的时候减去1, 传入实际索引.
- 之后将起点Point对象压入栈, 然后开始进行主算法.
- 开启一个循环, 只要栈不为空, 就循环如下操作:
- 不断获取栈顶的Point对象, 然后按照下右上左的顺序检查相邻是不是为通行点. 只要找到, 就返回这个可用点, 如果没找到, 返回null.
- 如果有相邻可用点, 将这个点压入栈中, 然后将这个点对应的坐标设置为*, 表示加入到路径中. 之后立刻判断是不是已经到出口, 如果到出口就结束循环. 否则继续循环, 用新的栈顶的点继续寻找相邻可用的点.
- 如果这个点没有相邻可用点, 由于在达到这个点的时候已经进行过出口判断, 说明当前点为死路, 将当前点对应的数组标记为 a, 表示此地可以走动, 但是路不通. 之后最关键的, 将当前点弹出栈, 之后继续循环.
- 整个循环就按照这个算法, 当走到死路的时候, 就会回退到之前的节点继续寻找可用点. 如果没有可用路径, 这个算法会一直回退到栈完全为空. 此时循环也会结束
- 循环结束之后检查栈, 栈为空则说明无路径可以从入口抵达出口, 如果栈不为空, 则说明找到了一条路径, 之后显示即可.
自己想出了解法, 终于明白了栈的一大好处就是可以进行回溯, 当前条件不满足的时候, 可以处理上一个条件.
详细代码如下, 还是感觉很不错的:
import datastructure.chapter5.LinkedListStack;
import datastructure.chapter5.Stack;
import java.util.Objects;
public class PathFinder {
private Point start;
private Point destination;
//二维字符数组, 作为迷宫
private char[][] maze;
//迷宫的行数, 用于判断是否越界
private int row;
//迷宫的列数, 用于判断是否越界
private int column;
//存放路径的栈
private Stack<Point> path = new LinkedListStack<>();
//构造器, 传入迷宫对象, 起点和终点的坐标, 创建起点, 并将起点加入栈中, 将字符数组中起点对应的坐标设置为*
public PathFinder(char[][] maze, int startX, int startY, int endX, int endY) {
this.maze = maze;
this.start = new Point(startX-1, startY-1);
this.destination = new Point(endX-1, endY-1);
path.push(start);
maze[startX-1][startY-1] = '*';
row = maze.length;
column = (maze[0]).length;
System.out.println("迷宫初始化完毕, 有 "+row+" 行, "+ column+" 列.");
System.out.println("迷宫初始化完毕, 起点是: "+ start);
System.out.println("迷宫初始化完毕, 终点是: "+ destination);
}
//主算法
//从起点出发, 尝试往一个方向走, 如果可以的话, 将走到的格子加到栈中
//如果一个格子各个方向都走不通(即所有方向都是路径中, 阻塞, 已经访问, 则将该格子标记为已经访问, 然后将该格子弹出)
//继续从栈顶尝试往其他方向走.
//每走一步, 都判定栈顶的点是不是出口, 如果是出口则结束. 如果栈为空, 则说明找不到路径.
public void findPath() {
//只要栈不为空
while (!path.isEmpty()) {
//尝试寻找栈顶点的相邻可通行点
Point currentPoint = path.peek();
Point nextPoint = path.peek().getNextPoint();
//如果有相邻可通行点, 将可通行点加入path, 同时更改数组的标记
if (nextPoint != null) {
path.push(nextPoint);
maze[nextPoint.x][nextPoint.y] = '*';
//判断是否为终点, 是终点就结束循环
if (path.peek().equals(destination)) {
break;
}
}
//如果没有相邻可通行点, 说明当前路径不通, 需要将当前路径标记为已经访问, 然后弹出栈.
else {
maze[currentPoint.x][currentPoint.y] = 'a';
path.pop();
}
}
//循环结束之后, 如果栈为空, 说明无路可走, 退回到起点. 栈不空则找到路径
if (path.isEmpty()) {
System.out.println("该迷宫没有从起点到终点的路径");
} else {
System.out.println("找到一条路径, 用*号表示, a表示该算法曾经探寻过的路线:");
printMaze();
}
}
private void printMaze() {
for (int i = 0; i < row; i++) {
for (int j = 0; j < column; j++) {
System.out.print(maze[i][j] + " ");
}
System.out.println();
}
}
//内部类Point, 将寻找相邻可通行格子的任务交给Point的getNextPoint()方法
private class Point {
private int x;
private int y;
public Point(int x, int y) {
this.x = x;
this.y = y;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Point point = (Point) o;
return x == point.x &&
y == point.y;
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(x, y);
}
//按照下右上左的顺序寻找可通行点
public Point getNextPoint() {
//先尝试下方, 最小索引是0, 最大索引是row-1
// 如果x不是在最底部, 检查x下方坐标的状态, 如果可以通行, 返回那个点
if (x != row - 1) {
if (maze[x + 1][y] == ' ') {
return new Point(x + 1, y);
}
}
//再尝试右方, 横向最小索引是0, 最大索引是column-1
if (y != column - 1) {
if (maze[x][y + 1] == ' ') {
return new Point(x, y + 1);
}
}
//再尝试上方, x索引最小为0, 上方最小索引是0
if (x != 0) {
if (maze[x - 1][y] == ' ') {
return new Point(x - 1, y);
}
}
//最后尝试左方
if (y != 0) {
if (maze[x][y - 1] == ' ') {
return new Point(x, y - 1);
}
}
//四个方向都走不通, 返回null
return null;
}
@Override
public String toString() {
return "Point{" +
"x=" + x +
", y=" + y +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) {
//7行, 13列的迷宫, 坐标为先行,后列, 起点是 (2,1), 出口是 (3,13)
char[][] maze = new char[][]{
{'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X'},
{' ', ' ', ' ', 'X', ' ', ' ', ' ', 'X', 'X', 'X', 'X', ' ', 'X'},
{'X', 'X', ' ', ' ', ' ', 'X', ' ', ' ', ' ', ' ', 'X', ' ', ' '},
{'X', 'X', ' ', 'X', 'X', ' ', 'X', ' ', 'X', ' ', ' ', ' ', 'X'},
{'X', 'X', ' ', ' ', 'X', ' ', ' ', ' ', 'X', ' ', 'X', ' ', 'X'},
{'X', 'X', ' ', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', ' ', 'X', 'X', ' ', 'X'},
{'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X', 'X'}
};
PathFinder finder = new PathFinder(maze, 2, 1, 3, 13);
finder.findPath();
}
}
好好的用栈写了两个大点的程序, 确实又学到新东西了, 也知道怎么回溯了. 这本书确实不错.
这里还有意思的是, 由于是按照下右上左的顺序来寻路, 如果迷宫出口相对入口在右下方, 偏下的比较多, 先寻找下边效率就高, 如果偏右比较多, 则可以在getNextPoint()修改一下四个if的顺序, 优先寻找右边的路线. 针对文中的例子, 就是优先寻找右侧的路线, 整体尝试的次数会比较少. 如果要进一步优化, 估计就得利用图算法了吧.
