上面两篇我们了解了树的基本概念以及二叉树的遍历算法,还对二叉查找树进行了模拟实现。数学表达式求值是程序设计语言编译中的一个基本问题,表达式求值是栈应用的一个典型案例,表达式分为前缀、中缀和后缀三种形式。这里,我们通过一个四则运算的应用场景,借助二叉树来帮助求解表达式的值。首先,将表达式转换为二叉树,然后通过先序遍历二叉树的方式求出表达式的值。
上图是表达式“3+2*9-16/4”转换成的二叉树,观察表达式,可以看出:
(1)操作数都是叶子节点;
(2)运算符都是内部节点;
(3)优先运算的操作符都在树下方,而相对优先级较低的减法(根节点)运算则最后运算。
从上往下看,这棵二叉树可以理解如下:
(1)要理解根节点"-"号的结果必须先计算出左子树"+"和右子树"/"号的结果。可以看,要想得到"+"号的结果,又必须先计算其右子树"*"号的结果;
(2)"*"号左右孩子是数字,可以直接计算,2*9=18。接下来计算"+"号,3+18=21,即根节点的左子树结果为21;
(3)"/"号左右孩子是数字,可以直接计算,16/4=4。于是,根节点的右子树结果为4。
(4)最后计算根节点的"-"号,21-4=17,于是得出了该表达式的值为17。
从上面的解析过程可以看出,这是一个递归的过程,正好可以用二叉树先序遍历的方法进行计算。下面我们来一步一步地通过图示来演示一下表达式"3+2*9-16/4"解析生成二叉树的过程。
(1)首先获取表达式的第一个字符“3”,由于表达式树目前还是一棵空树,所以3成为根节点;
(2)获取第二个字符“+”,此时表达式树根节点为数字,需要将新节点作为根节点,原根节点作为新根节点的左孩子。这里需要注意的是:只有第二个节点会出现这样的可能,因为之后的根节点必定为操作符;
(3)获取第三个字符“2”,数字将沿着根节点右链插入到最右端;
(4)获取第四个字符“*”,如果判断到是操作符,则将与根节点比较优先级,如果新节点的优先级高则插入成为根节点的右孩子,而原根节点的右孩子则成为新节点的左子树;
(5)获取第五个字符“9”,数字将沿着根节点右链插入到最右端;
(6)获取第六个字符“-”,“-”与根节点“+”比较运算符的优先级,优先级相等则新节点成为根节点,原表达式树则成为新节点的左子树;
(7)获取第7与第8个字符组合为数字16,沿着根节点右链插入到最右端;
(8)获取第九个字符“/”,与根节点比较运算符的优先级,优先级高则成为根节点的右孩子,原根节点右子树则成为新节点的左子树;
(9)获取第十个字符“4”,还是沿着根节点右链查到最右端。至此,运算表达式已全部遍历,一棵表达式树就已经建立完成。
SUMMARY:从以上过程中我们可以将表达式树的建立算法归结如下 ①第一个节点先成为表达式树的根; ②第二个节点插入时变为根节点,原根节点变为新节点的左孩子; ③插入节点为数字时,沿着根节点右链插入到最右端; ④插入节点为操作符时,先跟根节点操作符进行对比,分两种情况进行处理: 一是当优先级不高时,新节点成为根节点,原表达式树成为新节点的左子树;【如上面的步骤(6)】 二是当优先级较高时,新节点成为根节点右孩子,原根节点右子树成为新节点的左子树。【如上面的步骤(8)】
private class Node
{
private bool _isOptr;
public bool IsOptr
{
get { return _isOptr; }
set { _isOptr = value; }
}
private int _data;
public int Data
{
get { return _data; }
set { _data = value; }
}
private Node _left;
public Node Left
{
get { return _left; }
set { _left = value; }
}
private Node _right;
public Node Right
{
get { return _right; }
set { _right = value; }
}
public Node(int data)
{
this._data = data;
this._isOptr = false;
}
public Node(char optr)
{
this._isOptr = true;
this._data = optr;
}
public override string ToString()
{
if (this._isOptr)
{
return Convert.ToString((char)this._data);
}
else
{
return this._data.ToString();
}
}
}
与普通二叉树节点定义不同,这里新增了一个isOptr标志,来判断该节点是数字节点还是运算符节点;
private Node CreateTree()
{
Node head = null;
while(_pos < _expression.Length)
{
Node node = GetNode(); // 将当前解析字符转换为节点
if(head == null)
{
head = node;
}
else if (head.IsOptr == false) // 根节点为数字,当前节点为根,原根节点变为左孩子
{
node.Left = head;
head = node;
}
else if (node.IsOptr == false) // 如果当前节点是数字
{
// 当前节点沿右路插入最右边成为右孩子
Node tempNode = head;
while(tempNode.Right != null)
{
tempNode = tempNode.Right;
}
tempNode.Right = node;
}
else // 如果当前节点是运算符
{
if (GetPriority((char)node.Data) <= GetPriority((char)head.Data)) // 优先级低则成为根,原二叉树成为插入节点的左子树
{
node.Left = head;
head = node;
}
else // 优先级高则成为根节点的右子树,原右子树成为插入节点的左子树
{
node.Left = head.Right;
head.Right = node;
}
}
}
return head;
}
这里按照我们在上面所归纳的创建过程算法进行了实现,代码中的注释已经比较完善,这里就不再赘述。
// 先序遍历进行表达式求值
private int PreOrderCalc(Node node)
{
int num1, num2;
if (node.IsOptr)
{
// 递归先序遍历计算num1
num1 = PreOrderCalc(node.Left);
// 递归先序遍历计算num2
num2 = PreOrderCalc(node.Right);
char optr = (char)node.Data;
switch (optr)
{
case '+':
node.Data = num1 + num2;
break;
case '-':
node.Data = num1 - num2;
break;
case '*':
node.Data = num1 * num2;
break;
case '/':
if (num2 == 0)
{
throw new DivideByZeroException("除数不能为0!");
}
node.Data = num1 / num2;
break;
}
}
return node.Data;
}
这里通过递归地进行先序遍历,也就是求得根节点(运算符)的两个子树的值,最后再通过对这两个值进行根节点运算符的计算得到最终的结果。
由于本表达式树的设计较为简单,没有考虑到带括号的情形,因此这里只用不带括号的表达式进行查看,运行结果如下图所示:
(1)3+2*9-16/4
(2)4*5-16/4+2*9
本文所实现的二叉表达树求解四则运算的C#代码:http://pan.baidu.com/s/1eQheNQy
(1)陈广,《数据结构(C#语言描述)》
(2)隐约有歌,《C#实例讲解二叉树原理与实现》
(3)zhx6044,《栈和二叉树的使用》
(4)zero516cn,《算术表达式—二叉树》
作者:周旭龙
出处:http://edisonchou.cnblogs.com
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