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Python数据结构与算法中的栈详解(1)

作者:姜学迁

这篇文章主要为大家详细介绍了Python中的栈,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助

什么是栈

有时也被称作“下推栈”。它是有序集合,添加操作和移除操作总发生在同一端,即栈的 “顶端”,栈的另一端则被称为 “底端”。所以最新添加的元素将被最先移除,而且栈中的元素离底端越近,代表其在栈中的时间越长。

这种排序原则被称作LIFO(last-in first-out),即后进先出它提供了一种基于在集合中的时间来排序的方式。 最近添加的元素靠近顶端,旧元素则靠近底端。

栈的例子在日常生活中比比皆是。几乎所有咖啡馆都有一个由托盘或盘子构成的栈,你可以从顶部取走一个,下一 个顾客则会取走下面的托盘或盘子。

考虑到栈的反转特性,我们可以想到在使用计算机时的一些例子。例如,每一个浏览器都有返回按钮。当我们从一个网页跳转到另一个网页时,这些网页——实际上是URL,都被存放在一个栈中。当前正在浏览的网页位于栈的顶端,最早浏览的网页则位于底端。如果点击返回按钮, 便开始反向浏览这些网页。

构建一个栈

如前所述,栈是元素的有序集合,添加操作与移除操作都发生在其顶端。栈的操作顺序是LIFO,它支持以下操作:

明确了栈的基本特性之后,我们开始用代码构建它。在面向对象的编程语言中(以Python为例),每当需要在Python中实现像栈这样的抽象数据类型时 ,就可以通过创建一个类的途径实现它,且数据类型的特性、操作方法等也可以通过在类中定义方法实现。

我们来明确一下这个类的具体方法:

​因为栈是元素的集合,所以完全可以利用Python提供的强大、简单的原生集合来实现。这里,我们将使用列表。 列表的最左端将用来表示栈底,最右边将用来表示栈顶:

class Stack:
  # 定义一个列表/构造一个栈
  def __init__(self):
  	self.items = []
  	print("你创造了一个栈!")
  def isEmpty(self):
    return self.items == []
  def look(self):
    print(self.items)
  def push(self, item):
    self.items.append(item)
    print("你给栈顶加了个%s" % item)
  def pop(self):
    return self.items.pop()
  def peek(self):
    return self.items[len(self.items) - 1]
  def size(self):
    return len(self.items)

以下展示了栈的操作及其返回结果:

在这里插入图片描述

值得注意的是,也可以选择将列表的头部(左边)作为栈的顶端。 不过在这种情况下,便无法直接使用列表的pop方法和append方法,而必须要用列表的pop方法和insert方法显式地访问下标为0的元素,即列表中的第1个元素。以下代码展现了这种方式:

class Stack:
  def __init__(self):
  	self.items = []
  def isEmpty(self):
    return self.items == []
  def look(self):
    print(self.items)
  def push(self, item):
    self.items.insert(0, item)
  def pop(self):
    return self.items.pop(0)
  def peek(self):
    return self.items[0]
  def size(self):
    return len(self.items)

尽管上述两种实现都可行,但是二者在性能方面肯定有差异。append 方法和 pop 方法的时间复杂度都是 o ( 1 ) o(1) o(1),这意味着不论栈中有多少个元素, 第一种实现中的 push 操作和 pop 操作都会在恒定的时间内完成。第二种实现的性能则受制于栈中的元素个数,这 是因为 insert(0) 和 pop(0) 的时间复杂度都是 o ( n ) o(n) o(n),元素越多就越慢。

显而易见,尽管两种实现在逻辑上是相等的,但是它们在进行基准测试时耗费的时间会有很大的差异。

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容! 

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