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# 题目：简单四则运算解析器 这个问题是要求实现一个简单的表达式计算器，支持加、减、乘、除和括号的运算，并且只返回整数结果。你提供的代码实现了这个功能，主要思路是：

使用递归处理括号：当遇到左括号时，递归调用 helper 函数计算括号内的表达式值。
使用栈存储数值：每次遇到运算符或括号结尾时，将之前的数值根据运算符存入栈中（例如加号存正值，减号存负值，乘除法根据栈顶元素进行运算）。
处理操作优先级：乘除法会立刻运算，而加减法会推迟到最后进行累加，确保符合操作优先级。
最终求和：遍历完所有字符后，将栈内的数值求和得到最终结果。

代码如下： def solution(expression: str) -> int: def helper(tokens: list) -> int: stack = [] num = 0 sign = '+'

    while len(tokens) > 0:
        token = tokens.pop(0)

        if token.isdigit():
            num = int(token)

        if token == '(':
            num = helper(tokens)

        if (not token.isdigit() and token != ' ') or len(tokens) == 0:
            if sign == '+':
                stack.append(num)
            elif sign == '-':
                stack.append(-num)
            elif sign == '*':
                stack.append(stack.pop() * num)
            elif sign == '/':
                stack.append(int(stack.pop() / num))
            sign = token
            num = 0

        if token == ')':
            break

    return sum(stack)

tokens = list(expression)
return helper(tokens)

代码中提供了一些测试用例，覆盖了加减乘除和括号嵌套的情况，确保代码的正确性。这个实现通过递归和栈结构很好地解决了计算器的实现问题，避免了使用 eval 函数。

在使用豆包MarsCode AI 刷题的过程中，我总结了一些关键知识点，特别是关于表达式计算、运算符优先级处理、栈结构的应用等方面。以下是我的知识总结与学习建议，希望对其他入门同学有所帮助。

1. 表达式计算的基础知识

运算符优先级：在计算表达式时，需要注意不同运算符的优先级。比如在 "3+4*5" 这样的表达式中，乘法的优先级高于加法，需要先计算乘法再进行加法。括号的处理：括号可以改变运算顺序，因此需要特别处理。每当遇到左括号时，应递归处理括号内的表达式，直到遇到右括号为止。

学习建议：在刚开始学习时，可以先练习简单的没有括号的表达式，理解如何根据运算符优先级来计算结果。等熟悉了基础运算后，再引入括号，提高难度。

2. *使用栈结构处理运算**

栈的应用：栈是一种“后进先出”（LIFO）的数据结构，非常适合处理表达式中的运算，因为可以存储未决的操作，等到遇到合适的运算符再计算。累积求和：对于加法和减法，可以直接将数值（或负数）存入栈中，等到所有运算处理完毕时，直接求栈中所有数的和即可获得最终结果。

学习建议：栈的概念初学者可能不太熟悉，可以尝试使用栈处理一些简单的操作（如将数值依次入栈出栈），理解其工作原理。然后再将栈应用到表达式计算中，熟悉如何根据运算符来控制栈的内容。

3. 递归的使用

递归处理括号表达式：在遇到括号时，可以通过递归调用来处理括号内部的子表达式。递归在计算器的实现中非常重要，因为它可以帮助我们“跳过”括号的内容，等括号内的内容完全计算完成后，再继续计算外部的表达式。递归出口：每次遇到右括号时，就返回计算结果，保证递归能正确退出并将结果返回给上一层调用。

学习建议：递归是编程中的一个重要概念。建议同学们在学习递归时，尝试写一些简单的递归函数（如阶乘或斐波那契数列）。等熟练掌握递归的思想后，再尝试将其应用到表达式计算的场景中。

4. 处理整数运算

整数除法：在实现整数计算器时，要注意整数除法的实现，特别是在 Python 中可以用 int() 函数对除法结果进行截取，确保输出结果符合题目要求。避免浮点数误差：整数除法能避免小数或浮点数的误差，特别是在进行多步运算时，能确保最终结果准确。

学习建议：熟悉整数运算的基本规则，并多练习不同的运算符组合（如加法和除法的嵌套）。对于编程新手来说，理解整数运算的特性（如舍入、截断等）可以帮助避免计算过程中的常见错误。

对入门同学的学习建议

循序渐进：从简单的表达式开始，先理解基本的四则运算，然后逐步增加括号和复杂的优先级规则。
动手调试：在实现代码时，可以通过调试工具一步步跟踪变量的变化，理解每一步运算如何影响最终结果。
积累错题：刷题过程中遇到的错题是学习的宝贵资源。建议把错题记录下来，分析错因，并在下一次练习时重点关注类似的题目。
多利用AI工具：豆包MarsCode AI等AI刷题工具可以帮助理解代码逻辑、优化代码结构，并提供一些题解参考，非常适合在学习过程中查缺补漏。

在使用豆包MarsCode AI进行刷题的过程中，我总结了一些高效的学习方法，包括制定科学的刷题计划、针对错题进行反复练习等。以下是我的学习计划和方法，希望能帮助大家更高效地掌握编程技巧。

1. 制定刷题计划

目标设定：首先要明确刷题的目的，是为了巩固基础、提高算法能力，还是为特定考试做准备。根据不同的目标来设定计划，比如每天完成一定数量的基础题目，或是每周集中攻克某一类高难度题目。
难度分级：将题目按照难度划分为简单、中等和困难，逐步提升难度。在起步阶段可以以简单题为主，积累自信心和基本技巧；然后逐渐转向中等和困难题，突破自己在算法和逻辑思维上的瓶颈。
周期性复盘：建议每周做一次复盘，回顾本周刷题中的高频错题或未解决的难题，梳理思路和解题步骤。通过这种方式可以发现自己在哪些方面有所提升，在哪些方面还需加强。

具体方法：我会在豆包MarsCode AI的题库中，先挑选简单题作为每日练习，确保掌握基础；再利用AI题库中的中等难度题，分模块（如字符串处理、动态规划等）进行深入练习，每周对难点进行专项复习。

2. 利用错题进行针对性学习

错题记录：将每一道做错的题目进行记录，不仅要保存题目内容，还要标记错因和自己的思路误区。这有助于之后的复习时了解自己当时的错误理解，从而改进思路。
错题重做：在错题记录本中，可以定期将错题重新拿出来解答。通过错题重做，可以发现自己是否真的掌握了解题思路，或是重新发现新思路。
错因分析：对于每道错题，进行深入分析，比如是因为思路不清、对数据结构不熟悉，还是在实现过程中出错。分析后有针对性地加强这一方面的练习。例如，如果发现多次因为递归导致内存溢出，就可以专门做一些递归题目，并复习相关的优化策略。

具体方法：豆包MarsCode AI 会给出错题的解析和提示，我会对这些提示进行总结，将解题技巧写入自己的笔记中，确保下次遇到类似题目不会再出错。

3. 高效利用AI辅助工具

代码优化建议：豆包MarsCode AI可以提供代码优化建议，通过查看不同解法的执行效率，可以学到如何优化代码，例如减少时间复杂度或空间复杂度。
即时反馈：AI能够快速检测代码错误并给予反馈，不仅能节省调试时间，还能帮助理解算法背后的逻辑。即时反馈还可以鼓励及时改进，让学习效果更佳。
模拟面试练习：可以通过AI来进行模拟面试，选择一些高频面试题反复练习，提前适应面试时的压力和答题思维。

具体方法：在写完题目后，我会使用豆包MarsCode AI提供的优化功能检查我的代码，看看是否能进一步优化。对于那些运行效率不理想的代码，我会将优化后的解法进行对比分析。

4. 坚持每日一题，保持刷题习惯

每日一题：坚持每天完成至少一道题目，逐步形成刷题习惯。每天固定刷题可以保持编程思维的活跃，避免出现长时间不练习导致的技能生疏。
多样化题型：刷题时，尽量选择不同类型的题目，避免陷入单一题型，提升对各种数据结构和算法的综合掌握能力。

具体方法：利用豆包MarsCode AI的题目推荐功能，挑选不同的题目进行练习。通过保持“每日一题”的节奏，让自己始终保持在编程思维的活跃状态，避免知识点遗忘。

总结

豆包MarsCode AI 是一个很好的刷题工具，提供了多种题目、解析和代码优化功能。我结合自己的学习目标制定了科学的刷题计划，同时重视错题反思、合理利用AI工具，这样不仅提高了刷题效率，还大大增强了对算法和数据结构的理解。希望其他入门同学也能参考我的计划，找到最适合自己的刷题节奏和方法！

在刷题的过程中，AI工具如豆包MarsCode AI可以提供及时反馈和代码优化建议，但若将其与其他学习资源相结合，能获得更全面的学习效果。以下是我在学习中常用的资源组合和方法，供大家参考。

1. 结合编程书籍和课程，打牢基础

推荐书籍：《算法导论》、《编程之美》、《数据结构与算法分析》这些经典书籍都可以帮助打牢数据结构和算法的基础。在刷题时，如果遇到不理解的概念，可以翻阅这些书籍了解底层原理。
在线课程：例如Coursera、edX、B站等平台上有许多免费的算法课程。通过视频讲解，可以更直观地理解一些复杂的算法。建议在学习某类题目（如动态规划或二叉树）之前，先观看相关的课程，再配合豆包MarsCode AI的题目进行练习。

具体方法：我会先选择一个主题，比如“二分查找”，先看书籍中的相关章节或网课，理解核心概念后，再去豆包MarsCode AI上刷对应的题目。这样可以将理论知识和实战结合，加深记忆和理解。

2. 使用LeetCode、Codewars等平台扩展题型

多平台练习：不同刷题平台的题目风格和难度各不相同。豆包MarsCode AI擅长于提供高频的经典题型和解题建议，而LeetCode、Codewars等平台上有更多变的题目类型，可以帮助拓展思维。
跨平台比较：对于相同题型，可以在多个平台上找到类似的题目，比较不同平台的测试用例和优化方法，提升代码的鲁棒性和运行效率。

具体方法：每当我在豆包MarsCode AI刷完某一类题目后，会到LeetCode寻找难度相近的题目进行练习，并查看LeetCode讨论区中其他用户的优化思路，学习更多的解题技巧。

3. 结合GitHub和开源项目

代码风格学习：在GitHub上查看其他开发者的开源项目代码，可以学习到不同的代码风格和编写习惯。将这种阅读他人代码的习惯融入刷题，可以提升自己的代码质量。
实战应用：算法题目往往较为基础，在GitHub上还可以找到一些实战项目，看看实际开发中如何应用这些算法。通过参与开源项目或阅读他人代码，可以理解算法的实际运用。

具体方法：在完成算法题目后，我会尝试在GitHub上搜索相同算法的项目，看看不同开发者的实现方式。比如搜索“动态规划”和“二叉树”相关项目，理解其在实际项目中的应用。

4. 使用讨论区和论坛寻求帮助

刷题社区：LeetCode、豆包MarsCode AI等平台都有活跃的讨论区，可以向其他用户请教或讨论解题思路。遇到卡住的题目，不妨看看他人是如何分析和解决的。
编程论坛：Stack Overflow和Reddit是两个非常好的编程社区。Stack Overflow的问答形式适合快速解决问题，而Reddit上的算法讨论可以拓展视野、了解算法的发展趋势。

具体方法：遇到复杂问题时，我会先查看豆包MarsCode AI的讨论区，看看有无类似问题。如果还没有解决，再去Stack Overflow发帖或查看相关的讨论。在论坛交流中，可以学到他人的独特思路。

5. 利用可视化工具理解算法

推荐工具：VisuAlgo、Algorithm Visualizer等都是很好的算法可视化工具。对于一些较难理解的算法（如图算法、排序算法等），可以通过可视化来观察算法的执行过程。
辅助理解：刷题时，如果遇到如深度优先搜索、动态规划等复杂算法，使用可视化工具一步步观察执行过程，有助于理解递归调用、状态转移等。

具体方法：在豆包MarsCode AI中刷到需要递归或状态转移的题目时，我会打开VisuAlgo这类工具，将算法步骤在图示中执行一遍，加深理解。可视化工具非常适合用于理清算法的递归过程。

6. 系统总结与复盘

知识点总结：在刷题的过程中，将每道题的知识点和解题技巧记录下来，并定期整理成文档，可以方便后续复习和查找。例如，记录动态规划中的状态转移方程、递归的边界条件等。
构建知识网络：通过总结题目的核心算法和数据结构，构建出知识网络，例如图论相关题目、排序算法题目等。定期复习错题和难题，有助于建立扎实的知识体系。

具体方法：我使用OneNote和思维导图工具，将不同题型和解题思路以图解形式记录下来，方便复盘。每月复习一次积累的知识点，并结合豆包MarsCode AI的题目练习，保持思维的敏锐度。

总结

将豆包MarsCode AI与其他学习资源结合，可以系统性地提高编程能力。书籍、刷题平台、开源项目、讨论区、可视化工具、总结复盘相互辅助，构成了一个多维的学习体系。希望其他同学也能灵活运用这些资源，找到适合自己的学习组合，高效提升编程水平！

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