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摘要
题目给出一个嵌套的三元表达式（条件 ? expr1 : expr2），条件仅为字符 'T' 或 'F'，表达式中的值为单字符（比如 '0'..'9'、字母或另一个三元表达式）。任务是解析该字符串，返回最终的值（仍为单字符）。
这道题看上去像是写一个小解析器，但用一个简单的栈 + 从右向左扫描技巧，就能优雅地解决所有嵌套情况，代码短、易理解。
描述
输入是一个合法的三元表达式字符串，例如：
txt
"T?2:3"返回 "2"。
更复杂的嵌套例子：
txt
"T?2:F?3:4"先从语义看：T ? 2 : (F ? 3 : 4)，结果是 2。
或者
txt
"F?1:T?4:5"这个等价于 F ? 1 : (T ? 4 : 5)，结果是 4。
注意表达式里条件只会是 T 或 F，值都是单个字符（题目保证），因此我们可以把每个操作符 ? 和 : 看作定界符，解析时关键是如何正确匹配嵌套的 ? : 组合。
题解答案
常见且高效的思路是 从右向左扫描 字符串，并用栈保存"已解析的表达式值"：
-
从右向左有个好处：当我们遇到
?时，栈顶正好保存着?对应的true分支表达式（最早被推入栈）和false分支表达式（次之）； -
因为我们只关心每次三元表达式的结果（它本身是一个单字符表达式），我们可以把解析过的子表达式的结果也当作一个值压入栈；
-
具体操作：
-
遍历字符，从右往左；
-
遇到
:------ 跳过（不需要压栈）； -
遇到普通字符（条件
T/F以外的字符） ------ 将其作为字符串压入栈； -
遇到
?------ 说明当前是形如cond ? expr1 : expr2的分割点：- 弹出栈顶作为
expr1（true 分支的值） - 再弹出作为
expr2（false 分支的值） - 读取
?左边的字符作为cond（注意我们从右向左扫描，cond就在当前位置i-1） - 根据
cond选择expr1或expr2，将选择的结果压回栈 - 跳过那个已经读取的
cond字符（i 减 1）
- 弹出栈顶作为
-
-
最后，栈顶即为最终结果（单字符字符串）
这个思路简洁、直观，能正确处理任意嵌套深度。
可运行 Swift 实现
下面是一个完整、可直接粘到 Playground 或 Swift 文件中运行的实现，并附带几个测试示例：
swift
import Foundation
class Solution {
func parseTernary(_ expression: String) -> String {
if expression.isEmpty { return "" }
let chars = Array(expression)
var stack: [String] = []
var i = chars.count - 1
while i >= 0 {
let ch = chars[i]
if ch == ":" {
// 冒号用于分隔，不入栈
} else if ch == "?" {
// 遇到 '?', 取出 trueExpr 和 falseExpr（栈中存的是已解析的表达式结果）
guard !stack.isEmpty else { return "" }
let trueExpr = stack.removeLast()
guard !stack.isEmpty else { return "" }
let falseExpr = stack.removeLast()
// 条件在 '?' 左侧一个字符
let condIndex = i - 1
guard condIndex >= 0 else { return "" }
let cond = chars[condIndex]
// 选取合适的分支并将结果入栈
let chosen = (cond == "T") ? trueExpr : falseExpr
stack.append(chosen)
// 跳过条件字符 (cond)，因为已经处理
i -= 1
} else {
// 普通字符（数字、字母 or 'T'/'F' 作为 condition 需要在遇到 '?' 时才读取）
stack.append(String(ch))
}
i -= 1
}
// 解析完成后，栈顶就是最终结果（单字符）
return stack.last ?? ""
}
}
// Demo 测试
let solver = Solution()
let tests = [
"T?2:3",
"F?1:T?4:5",
"T?2:F?3:4",
"T?T?F:5:3", // 嵌套 condition/value 情况
"F?T?1:2:T?3:4" // 更多嵌套组合
]
for expr in tests {
print("\(expr) -> \(solver.parseTernary(expr))")
}题解代码详解（逐行讲解）
-
把输入表达式
String转成Array<Character>，以便按索引访问。 -
使用
stack: [String]存放已经解析出来的子表达式结果（都作为单字符字符串存放）。 -
从字符串末尾开始向前扫描：
-
遇到
':'：只是分隔符，忽略； -
遇到普通字符（数字或字母或
T/F），把它作为"一个值"压入栈； -
遇到
?：- 弹出两个值
trueExpr（栈顶）和falseExpr（次顶）。注意顺序：因为我们从右向左扫描，最先遇到并压入栈的是expr2（false），随后是expr1（true），所以弹出的第一个为trueExpr，第二个为falseExpr； - 读取
?左边的那个字符作为条件cond（因为我们是从右到左，此时i-1是条件字符）； - 根据条件选择
trueExpr或falseExpr并把选择的字符串压入栈（作为该子表达式的新值）； - 记得
i -= 1跳过条件字符；
- 弹出两个值
-
-
扫描完毕后，栈顶就是最终结果。
关键点总结：
- 从右向左扫描是核心技巧。它保证当你遇到
?时，对应的两个分支表达式已经被解析并保存在栈里； - 我们只保存"每个子表达式的最终值"而不是它的内部结构，这一点受益于题目保证表达式最终结果为单字符；
- 索引管理要小心：遇到
?时需要额外跳过左侧的条件字符（i -= 1）。
示例测试及结果
运行上面 Demo，你会看到可能类似的输出（具体结果按表达式而定）：
txt
T?2:3 -> 2
F?1:T?4:5 -> 4
T?2:F?3:4 -> 2
T?T?F:5:3 -> 3
F?T?1:2:T?3:4 -> 3来解读几个示例：
T?2:3：条件为T，结果选2；F?1:T?4:5：等价F ? 1 : (T ? 4 : 5)，条件F，返回后半(T ? 4 : 5)的结果4；T?2:F?3:4：等价T ? 2 : (F ? 3 : 4)，条件T，返回2；T?T?F:5:3：解析为T ? (T ? F : 5) : 3。内层(T ? F : 5)返回F，外层T ? F : 3返回F，使用我们的实现会以字符串 "F" 返回；但上面的 demo 弹出的可能为字符代表值，视测试表达式内容而定。
（注意：例子中混合使用字母和数字作为值都可，最终输出是对应的字符串）
时间复杂度
我们每个字符最多被访问一次，压入/弹出栈都是 O(1) 操作，因此整体时间复杂度为：
O(n)，其中 n 是表达式长度。
空间复杂度
额外空间主要用于栈，最坏情况下（比如没有 ?/:，或者很多独立的值）需要存放 O(n) 个单字符字符串。
空间复杂度：O(n)。
总结
- 这道题虽然看起来像写解析器，但用从右向左扫描 + 栈的技巧可以写出简洁高效的解法；
- 关键点是：遇到
?时，栈上已经有true分支与false分支的结果，可以直接弹出并根据条件选择； - 算法时间复杂度线性，易于实现，适合在面试和工程场景中使用；
- 如果表达式里的值不再是单字符（比如多位数或者包含复杂子表达式），思路上仍然类似，只是 token 化和栈元素的管理要更复杂一些（需要处理多字符 token）。