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做ktv的网站/线上宣传渠道

news 2025/8/13 18:09:00

做ktv的网站,线上宣传渠道,云南建站,谷歌海外广告投放推广C语言运算符优先级顺序如下所示： 自增运算符和自减运算符 --，在作后缀运算符（如表达式 x）时，较其用作前缀运算符（如表达式 x）时，具有较高的优先级。、-、* 和 & 运算符记号不…

C语言运算符优先级顺序如下所示：

自增运算符 ++ 和自减运算符 --，在作后缀运算符（如表达式 x++）时，较其用作前缀运算符（如表达式 ++x）时，具有较高的优先级。
+、-、* 和 & 运算符记号不但可以当作一元运算符（unary operator，只需要一个操作数），也可以当作二元运算符（binary operator，需要两个操作数）。例如，* 只有一个操作数的时候，就是间接运算符（indirection operator），而有两个操作数的时候，就是乘号。

文件：590m.com/f/25127180-490362842-36bac1（访问密码：551685）

扩展资料

一个表达式可以包含多个运算符。在这种情况下，运算符的优先级决定表达式的哪部分被处理为每个运算符的操作数。例如，按照运算规则，表达式中 *、/、以及 % 的优先级比 + 和 - 高。如下列表达式：

a － b * c

相当于 a－（b*c）。如果想让操作数以不同的方式组合在一起，则必须使用括号：

(a － b) * c

如果一个表达式中的两个操作数具有相同的优先级，那么它们的结合律（associativity）决定它们的组合方式是从左到右或是从右到左。例如，算术运算符和操作数的组合方式是从左到右，赋值运算符则是从右到左。

【实例截图】

在这里插入图片描述
以下内容无关：

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背景
最近有个新项目可能会用到规则引擎，所以花了些时间对相关技术做调研，在百度、google用“规则引擎”作为关键字进行搜索，可以找到很多关于这方面的资料，绝大部分都会提到 drools、urules、easy-rules等等这么些开源项目，有一些文章也提到他们是采用groovy脚本来实现的。通过对项目需求的评估，初步判定groovy脚本已经可以满足实际的场景。

然而，在这些资料或者方案之中，除了urules，大部分只是关注框架的性能和使用上的简便，很少探讨如何让业务人员可以自行进行规则定义的方案。而urules虽然自带了可视化的规则管理界面，但是界面样式不好自定义，无法跟现有后台管理界面不突兀的融合。

通过不断尝试变换关键字在搜索引擎搜索，最终在stackoverflow找到了一个探讨这个问题的帖子，特此将帖子中提到的方案分享一下，如果你跟我一样在研究同样的问题，也许对你有用。不过在介绍这个方案之前，得先简单了解一下什么是规则引擎

什么是规则引擎？
简单的说，规则引擎所负责的事情就是：判定某个数据或者对象是否满足某个条件，然后根据判定结果，执行不同的动作。例如：

对于刚刚在网站上完成购物的一个用户（对象），如果她是 “女性用户并且（连续登录天数大于10天或者订单金额大于200元 )” (条件) , 那么系统就自动给该用户发放一张优惠券（动作）。
在上面的场景中，规则引擎最重要的一个优势就是实现“条件“表达式的配置化。如果条件表达式不能配置，那么就需要程序员在代码里面写死各种if…else… ，如果条件组合特别复杂的话，代码就会很难维护；同时，如果不能配置化，那么每次条件的细微变更，就需要修改代码，然后通过运维走发布流程，无法快速响应业务的需求。

在groovy脚本的方案中，上面的场景可以这么实现：

1）定义一个groovy脚本：
def validateCondition(args){return args.用户性别 == “女性” && (args.连续登录天数>10 || args.订单金额 > 200);}
2）通过Java提供的 ScriptEngineManager 对象去执行

org.codehaus.groovy
groovy
3.0.7

/*
*

@params condition 从数据库中读出来的条件表达式
*/
private Boolean validateCondition(String condition){
//实际使用上，ScriptEngineManager可以定义为单例
ScriptEngineManager engineManager = new ScriptEngineManager();
ScriptEngine engine = engineManager.getEngineByName(scriptLang);
Map<String, Object> args = new HashMap<>();
data.put(“用户性别”, “女性”);
data.put(“连续登录天数”, 11);
data.put(“订单金额”, 220);
engine.eval(script);
return ((Invocable) engine).invokeFunction(functionName, args);
}
在上面的groovy脚本中，经常需要变动的部分就是 ”args.用户性别 == “女性” && (args.连续登录天数>10 || args.订单金额 > 200)“ 这个表达式，一个最简单的方案，就是在后台界面提供一个文本框，在文本框中录入整个groovy脚本，然后保存到数据库。但是这种方案有个缺点：表达式的定义有一定门槛。对于程序员来说，这自然是很简单的事，但是对于没接触过编程的业务人员，就有一定的门槛了，很容易录入错误的表达式。这就引出了本文的另一个话题，如何实现bool表达式的可视化编辑？

如何实现bool表达式的可视化编辑？
一种方案就是对于一个指定的表达式，前端人员进行语法解析，然后渲染成界面，业务人员编辑之后，再将界面元素结构转换成表达式。然而，直接解析语法有两个确定：

1）需要考虑的边界条件比较多，一不小心就解析出错。
2）而且也限定了后端可以选用的脚本语言。例如，在上面的方案中选用的是groovy，它使用的"与"运算符是 && , 假如某天有一种性能更好的脚本语言，它的"与"运算符定位为 and ，那么就会需要修改很多表达式解析的地方。
另一种方案，是定义一个数据结构来描述表达式的结构(说了这么多，终于来到重点了)：

{ "all": [{ "any": [{ "gl": ["连续登录天数", 10] },{ "gl": ["订单金额", 200] }]},{ "eq": ["用户性别", "女性"] }
]}

然后，使用递归的方式解析该结构，对于前端开发，可以在递归解析的过程中渲染成对应的界面元素；对于后端人员，可以生成对应的bool表达式，有了bool表达式，就可以使用预定的脚本模板，生成最终的规则。

// 模板的例子
def validateCondition(args){return $s;}
/**

动态bool表达式解析器
*/
public class RuleParser {
private static final Map<String, String> operatorMap = new HashMap<>();
private static final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

static {
operatorMap.put(“all”, “&&”);
operatorMap.put(“any”, “||”);
operatorMap.put(“ge”, “>=”);
operatorMap.put(“gt”, “>”);
operatorMap.put(“eq”, “==”);
operatorMap.put(“ne”, “!=”);
operatorMap.put(“le”, “<=”);
operatorMap.put(“lt”, “<”);
}

/**
- 解析规则字符串，转换成表达式形式
- 示例:
- 输入：
- { “any”: [
- ```
   { "all": [
```
- ```
       { "ge": ["A", 10] },
```
- ```
       { "eq": ["B", 20] }
```
- ```
   ]},
```
- ```
   { "lt": ["C", 30] },
```
- ```
   { "ne": ["D", 50] }
```
- ]}
- 输出：
- ( A >= 10 && B == 20 ) || ( C < 30 ) || ( D != 50 )
- @param rule 规则的json字符串形式
- @return 返回 bool 表达式
- @throws IOException 解析json字符串异常
  */
  public static String parse(String rule) throws IOException {
  
  JsonNode jsonNode = objectMapper.readTree(rule);
  return parse(jsonNode);
  }
/**
- 解析规则节点，转换成表达式形式
- @param node Jackson Node
- @return 返回bool表达式
  */
  private static String parse(JsonNode node) {
  // TODO: 支持变量的 ”arg.“ 前缀定义
  if (node.isObject()) {
  Iterator<Map.Entry<String, JsonNode>> it = node.fields();
  if(it.hasNext()){
  Map.Entry<String, JsonNode> entry = it.next();
  List arrayList = new ArrayList<>();
  for (JsonNode jsonNode : entry.getValue()) {
  arrayList.add(parse(jsonNode));
  }
```
     return "(" + String.join(" " + operatorMap.get(entry.getKey()) + " ", arrayList) + ")";} else {// 兼容空节点：例如 {"all": [{}, "eq":{"A","1"}]}return " 1==1";}
```
  } else if (node.isValueNode()) {
  return node.asText();
  }
  
  return “”;
  }
  结语
  以上就是本文要阐述的全部内容，对于这个话题，如果你有这方面的经验或者更好的方案，也请多多指教，谢谢！