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灵魂拷问:为什么要学数据结构?
数据结构,直白地理解,就是研究数据的存储方式。数据存储只有一个目的,即为了方便后期对数据的再利用。因此,数据在计算机存储空间的存放,决不是胡乱的,这就要求我们选择一种好的方式来存储数据,而这也是数据结构的核心内容。
可以说,数据结构是一切编程的基本。学习数据结构是学习一种思想:如何把现实问题转化为计算机语言的表示。
对于学计算机的朋友来说,学习数据结构是基本功。而对于非计算机专业,但是未来想往数据分析、大数据方向发展、或者在Python的使用上能有一个大的跨越的朋友来说,学习数据结构是一种非常重要的逻辑思维能力的锻炼,在求职、职业发展、问题解决等方面都能有潜移默化的大帮助。
栈和队列,严格意义上来说,也属于线性表,因为它们也都用于存储逻辑关系为 “一对一” 的数据。使用栈结构存储数据,讲究“先进后出”,即最先进栈的数据,最后出栈;使用队列存储数据,讲究 “先进先出”,即最先进队列的数据,也最先出队列。既然栈和队列都属于线性表,根据线性表分为顺序表和链表的特点,栈也可分为顺序栈和链栈,队列也分为顺序队列和链队列,这些内容都会在本章做详细讲解。
同顺序表和链表一样,栈也是用来存储逻辑关系为 “一对一” 数据的线性存储结构,如图1所示。
从图 1 我们看到,栈存储结构与之前所学的线性存储结构有所差异,这缘于栈对数据 “存” 和 “取” 的过程有特殊的要求:
(1)栈只能从表的一端存取数据,另一端是封闭的,如图 1 所示;
(2)在栈中,无论是存数据还是取数据,都必须遵循"先进后出"的原则,即最先进栈的元素最后出栈。拿图 1 的栈来说,从图中数据的存储状态可判断出,元素 1 是最先进的栈。因此,当需要从栈中取出元素 1 时,根据"先进后出"的原则,需提前将元素 3 和元素 2 从栈中取出,然后才能成功取出元素 1。
因此,我们可以给栈下一个定义,即栈是一种只能从表的一端存取数据且遵循 “先进后出” 原则的线性存储结构。
通常,栈的开口端被称为栈顶;相应地,封口端被称为栈底。因此,栈顶元素指的就是距离栈顶最近的元素,拿图 2 来说,栈顶元素为元素 4;同理,栈底元素指的是位于栈最底部的元素,图 2 中的栈底元素为元素 1。
基于栈结构的特点,在实际应用中,通常只会对栈执行以下两种操作:
(1)向栈中添加元素,此过程被称为"进栈"(入栈或压栈);
(2)从栈中提取出指定元素,此过程被称为"出栈"(或弹栈);
栈是一种 “特殊” 的线性存储结构,因此栈的具体实现有以下两种方式:
(1)顺序栈:采用顺序存储结构可以模拟栈存储数据的特点,从而实现栈存储结构;
(2)链栈:采用链式存储结构实现栈结构;
两种实现方式的区别,仅限于数据元素在实际物理空间上存放的相对位置,顺序栈底层采用的是数组,链栈底层采用的是链表。有关顺序栈和链栈的具体实现会在后续章节中作详细讲解。
基于栈结构对数据存取采用 “先进后出” 原则的特点,它可以用于实现很多功能。
例如,我们经常使用浏览器在各种网站上查找信息。假设先浏览的页面 A,然后关闭了页面 A 跳转到页面 B,随后又关闭页面 B 跳转到了页面 C。而此时,我们如果想重新回到页面 A,有两个选择:
(1)重新搜索找到页面 A;
(2)使用浏览器的"回退"功能。浏览器会先回退到页面 B,而后再回退到页面 A。
浏览器 “回退” 功能的实现,底层使用的就是栈存储结构。当你关闭页面 A 时,浏览器会将页面 A 入栈;同样,当你关闭页面 B 时,浏览器也会将 B入栈。因此,当你执行回退操作时,才会首先看到的是页面 B,然后是页面 A,这是栈中数据依次出栈的效果。
不仅如此,栈存储结构还可以帮我们检测代码中的括号匹配问题。多数编程语言都会用到括号(小括号、中括号和大括号),括号的错误使用(通常是丢右括号)会导致程序编译错误,而很多开发工具中都有检测代码是否有编辑错误的功能,其中就包含检测代码中的括号匹配问题,此功能的底层实现使用的就是栈结构。
同时,栈结构还可以实现数值的进制转换功能。例如,编写程序实现从十进制数自动转换成二进制数,就可以使用栈存储结构来实现。
顺序栈,即用顺序表实现栈存储结构。通过前面的学习我们知道,使用栈存储结构操作数据元素必须遵守 “先进后出” 的原则,本节就 “如何使用顺序表模拟栈以及实现对栈中数据的基本操作(出栈和入栈)” 给大家做详细介绍。
如果你仔细观察顺序表(底层实现是数组)和栈结构就会发现,它们存储数据的方式高度相似,只不过栈对数据的存取过程有特殊的限制,而顺序表没有。
例如,我们先使用顺序表(a 数组)存储 {1,2,3,4},存储状态如图 1 所示:
同样,使用栈存储结构存储 {1,2,3,4},其存储状态如图 2 所示:
通过图 1 和图 2 的对比不难看出,使用顺序表模拟栈结构很简单,只需要将数据从 a 数组下标为 0 的位置依次存储即可。
从数组下标为 0 的模拟栈存储数据是常用的方法,从其他数组下标处存储数据也完全可以,这里只是为了方便初学者理解。
了解了顺序表模拟栈存储数据后,接下来看如何模拟栈中元素出栈的操作。由于栈对存储元素出栈的次序有"先进后出"的要求,如果想将图 1 中存储的元素 1 从栈中取出,需先将元素 4、元素 3 和元素 2 依次从栈中取出。
这里给出使用顺序表模拟栈存储结构常用的实现思路,即在顺序表中设定一个实时指向栈顶元素的变量(一般命名为 top),top 初始值为 -1,表示栈中没有存储任何数据元素,及栈是"空栈"。一旦有数据元素进栈,则 top 就做 +1 操作;反之,如果数据元素出栈,top 就做 -1 操作。
比如,还是模拟栈存储 {1,2,3,4} 的过程。最初,栈是"空栈",即数组是空的,top 值为初始值 -1,如图 3 所示:
首先向栈中添加元素 1,我们默认数组下标为 0 一端表示栈底,因此,元素 1 被存储在数组 a[1] 处,同时 top 值 +1,如图 4 所示:
采用以上的方式,依次存储元素 2、3 和 4,最终,top 值变为 3,如图 5 所示:
其实,top 变量的设置对模拟数据的 “入栈” 操作没有实际的帮助,它是为实现数据的 “出栈” 操作做准备的。
比如,将图 5 中的元素 2 出栈,则需要先将元素 4 和元素 3 依次出栈。需要注意的是,当有数据出栈时,要将 top 做 -1 操作。因此,元素 4 和元素 3 出栈的过程分别如图 6a) 和 6b) 所示:
注意,图 6 数组中元素的消失仅是为了方便初学者学习,其实,这里只需要对 top 值做 -1 操作即可,因为 top 值本身就表示栈的栈顶位置,因此 top-1 就等同于栈顶元素出栈。并且后期向栈中添加元素时,新元素会存储在类似元素 4 这样的旧元素位置上,将旧元素覆盖。
关于顺序栈Python编程实现代码可参考↓(个人编写,仅供参考,欢迎提出宝贵建议)
实现基本功能:(包括但不限于,可以根据自己能力继续扩展)
(1)初始化空栈
(2)判断栈是否为空
(3)返回栈顶元素
(4)返回栈的长度
(5)进栈(又称压栈、入栈)
(6)出栈
(7)清空栈
代码实现:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/7/27 13:52 # @Author : vaxtiandao # @File : sqStack_21.py # -*-coding:utf-8-*- # 定义顺序栈 class sqStack: # 初始化栈 def __init__(self, MAXSIZE): self.MAXSIZE = MAXSIZE self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 # 判断当前栈是否为空 def is_empty(self): return self.top == -1 def gettop(self): if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空") return None else: return self.data[self.top] # 入栈 def Push(self, item): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." self.data[self.top+1] = item self.top += 1 # 列表入栈 def ListPush(self, x): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." for i in range((len(x))): self.Push(x[i]) # 出栈 def Pop(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): return "sqStack is empty" rs = self.data[self.top] self.top -= 1 return rs # 输出栈的长度 def size(self): return self.top + 1 # 输出栈内元素 def display(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空", end=" ") else: print("当前链表元素为:", end="") for i in range(self.top+1): print(self.data[i], end=" ") print() # 清空栈 def clear(self): self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 if __name__ == '__main__': print('---------------------------------') # 初始化一个长度为20的顺序栈 s = sqStack(20) print("初始化栈:", s) print('---------------------------------') # 判断当前栈是否为空 print("当前栈是否为空:", s.is_empty()) print('---------------------------------') # 输出栈的元素 s.display() print('---------------------------------') print("入栈前栈内元素:", end="") s.display() # 入栈 s.Push(1) s.Push(10) s.Push(100) # 输出当前栈内的元素 print("入栈后栈内元素:", end="") s.display() print('---------------------------------') print("当前栈的长度为:", s.size()) print('---------------------------------') print("队列入栈前栈内元素:", end="") s.display() s.ListPush([1, 2, 3, 4]) print("队列入栈后栈内元素:", end="") s.display() print('---------------------------------') print("当前栈顶元素为:", s.gettop()) print('---------------------------------') # 顶端元素出栈 print("出栈前栈内元素:", end="") s.display() print("出栈元素为:", s.Pop()) print("出栈后栈内元素:", end="") s.display() print('---------------------------------') # 输出当前栈内的元素 s.display() print('---------------------------------') s.clear() s.display() print('---------------------------------')
实现效果:
链栈,即用链表实现栈存储结构。
链栈的实现思路同顺序栈类似,顺序栈是将数顺序表(数组)的一端作为栈底,另一端为栈顶;链栈也如此,通常我们将链表的头部作为栈顶,尾部作为栈底,如图 1 所示:
将链表头部作为栈顶的一端,可以避免在实现数据 “入栈” 和 “出栈” 操作时做大量遍历链表的耗时操作。
链表的头部作为栈顶,意味着:
(1)在实现数据"入栈"操作时,需要将数据从链表的头部插入;
(2)在实现数据"出栈"操作时,需要删除链表头部的首元节点;
因此,链栈实际上就是一个只能采用头插法插入或删除数据的链表。
例如,将元素 1、2、3、4 依次入栈,等价于将各元素采用头插法依次添加到链表中,每个数据元素的添加过程如图 2 所示:
例如,图 2e) 所示的链栈中,若要将元素 3 出栈,根据"先进后出"的原则,要先将元素 4 出栈,也就是从链表中摘除,然后元素 3 才能出栈,整个操作过程如图 3 所示:
关于链栈Python编程实现代码可参考↓(个人编写,仅供参考,欢迎提出宝贵建议)
实现基本功能:(跟顺序栈一样)
(1)初始化空栈
(2)判断栈是否为空
(3)返回栈顶元素
(4)返回栈的长度
(5)进栈(又称压栈、入栈)
(6)出栈
(7)清空栈
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/7/27 14:47 # @Author : vaxtiandao # @File : liStack.py # 定义链栈节点 class Node(object): # 初始化链栈 def __init__(self, data): self.data = data self.next = None # 定义链栈 class linkstack(object): # 初始化链栈 def __init__(self): self.top = None # 判断链栈是否为空 def is_empty(self): return self.top == None # 清空链栈 def clear(self): self.top = None # 返回当前栈的长度 def size(self): i = 0 tempnode = self.top while tempnode is not None: tempnode = tempnode.next i += 1 return i # 元素入栈 def push(self, item): node = Node(item) node.next = self.top self.top = node # 栈顶元素出栈 def pop(self): x = self.top.data self.top = self.top.next return x # 获取栈顶元素 def gettop(self): return self.top.data # 输出当前栈内元素 def display(self): if self.top == None: print("当前栈内元素为空", end="") else: print("当前栈内元素为:", end="") tempnode = self.top while tempnode is not None: print(tempnode.data, end=" ") tempnode = tempnode.next print() if __name__ == "__main__": print("-----------------------") s1 = linkstack() print("初始化的栈为:", s1) print("-----------------------") print("入栈前的链栈元素为:", end="") s1.display() s1.push(1) s1.push(2) s1.push(3) s1.push(4) s1.push(5) s1.push(6) print("入栈后的链栈元素为:", end="") s1.display() print("-----------------------") print("当前栈顶元素为:", s1.gettop()) print("-----------------------") print("当前链栈的长度为:", s1.size()) print("-----------------------") print("出栈前的链栈元素为:", end="") s1.display() print("出栈元素为:", s1.pop()) print("出栈后的链栈元素为:", end="") s1.display() print("-----------------------") print("清空前的链栈元素为:", end="") s1.display() s1.clear() print("清空后的链栈元素为:", end="") s1.display() print("-----------------------") print("当前链栈是否为空:", s1.is_empty()) print("-----------------------")
实现效果:
检验算法借助一个栈,每当读入一个左括号,则直接入栈,等待相匹配的同类右括号;每当读入一个右括号,若与当前栈顶的左括号类型相同,则二者匹配,将栈顶的左括号出栈,直到表达式扫描完毕。
在处理过程中,还要考虑括号不匹配出错的情况。例如,当出现 (()[]) 这种情况时,由于前面入栈的左括号均已知和后面出现的右括号相匹配,栈已空,因此最后扫描的右括号不能得到匹配;出现 [([]) 这种错误,当表达式扫描结束时,栈中还有一个左括号没有匹配;出现 (()] 这种错误显然是栈顶的左括号和最后的右括号不匹配。
测试案例:(小伙伴们需要拿以下三个案例测试自己写的代码哈!)
案例1:{{([][])}()}
案例2:[[{{(())}}]]
案例3:[[(()(()))])]{}
运行结果:
关于此题编程实现代码可参考↓(个人编写,仅供参考,欢迎提出宝贵建议)
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/7/28 10:14 # @Author : vaxtiandao # @File : ds_parentMatching.py # 定义顺序栈 class sqStack: # 初始化栈 def __init__(self, MAXSIZE): self.MAXSIZE = MAXSIZE self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 # 判断当前栈是否为空 def is_empty(self): return self.top == -1 def gettop(self): if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空") return None else: return self.data[self.top] # 入栈 def Push(self, item): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." self.data[self.top + 1] = item self.top += 1 # 列表入栈 def ListPush(self, x): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." for i in range((len(x))): self.Push(x[i]) # 出栈 def Pop(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): return "sqStack is empty" rs = self.data[self.top] self.top -= 1 return rs # 输出栈的长度 def size(self): return self.top + 1 # 输出栈内元素 def display(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空", end=" ") else: print("当前链表元素为:", end="") for i in range(self.top + 1): print(self.data[i], end=" ") print() # 清空栈 def clear(self): self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 def matching(strings): # 输入是一串字符 bktStack = sqStack(60) # 创建类实例 flag = 1 opens = "{[(" closes = "}])" # 对于每个输入字符 for i in strings: # 遇到左括号,就将其压栈 if i in opens: bktStack.Push(i) # 遇到右括号 elif i in closes: # 若已没左括号与之匹配 if bktStack.is_empty(): # 不匹配,结束 return False # 左括号按什么顺序入,右括号应按相反顺序消掉。 # 如果匹配,右括号消的始终是栈顶括号。 # 弹栈bktStack.pop(),判断栈顶左括号与当前右括号是否匹配 if closes.index(i) != opens.index(bktStack.Pop()): # 不匹配,结束 return False # 若一直没有return而是遍历了一遍,且没有多余左括号留在栈中,则说明匹配。反之不匹配。 return bktStack.is_empty() # 判断返回的是True还是False def check(strings): if matching(strings): print("%s 匹配正确!" % strings) else: print("%s 匹配错误!" % strings) if __name__ == "__main__": # 测试函数 for i in range(4): stringa = input() check(stringa)
实现效果:
当将一个十进制整数M转换为二进制数时,在计算过程中,把M与2求余得到的二进制数的各位依次进栈,计算完毕后将栈中的二进制数依次出栈输出,输出结果就是待求得的二进制数。
测试案例:
[200, 254, 153, 29, 108, 631, 892]
运行结果:
关于此题编程实现代码可参考↓(个人编写,仅供参考,欢迎提出宝贵建议)
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/7/28 10:31 # @Author : vaxtiandao # @File : ds_10to2.py # 定义顺序栈 class sqStack: # 初始化栈 def __init__(self, MAXSIZE): self.MAXSIZE = MAXSIZE self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 # 判断当前栈是否为空 def is_empty(self): return self.top == -1 def gettop(self): if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空") return None else: return self.data[self.top] # 入栈 def Push(self, item): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." self.data[self.top + 1] = item self.top += 1 # 列表入栈 def ListPush(self, x): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." for i in range((len(x))): self.Push(x[i]) # 出栈 def Pop(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): return "sqStack is empty" rs = self.data[self.top] self.top -= 1 return rs # 输出栈的长度 def size(self): return self.top + 1 # 输出栈内元素 def display(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空", end=" ") else: print("当前链表元素为:", end="") for i in range(self.top + 1): print(self.data[i], end=" ") print() # 清空栈 def clear(self): self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 if __name__ == "__main__": s = sqStack(20) data = int(input("请输入要转换成二进制的数字: ")) while data != 0: ys = data % 2 s.Push(ys) data = data // 2 while s.top != -1: print(s.Pop(), end='')
实现效果:
十进制转N进制(应用2的拓展)
当将一个十进制整数M转换为N进制数时,在计算过程中,把M与N求余得到的N进制数的各位依次进栈,计算完毕后将栈中的N进制数依次出栈输出,输出结果就是待求得的N进制数。
测试案例:
测试数:[200, 254, 153, 29, 108, 631, 892]
进制:[4, 8, 16]
自由搭配即可,这里我主要使用了random.choice()来对测试数要转换的进制随机取数,测试代码如下所示,仅供参考;
运行结果:
关于此题编程实现代码可参考↓(个人编写,仅供参考,欢迎提出宝贵建议)
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/7/28 10:32 # @Author : vaxtiandao # @File : ds_10toN.py # 定义顺序栈 class sqStack: # 初始化栈 def __init__(self, MAXSIZE): self.MAXSIZE = MAXSIZE self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 # 判断当前栈是否为空 def is_empty(self): return self.top == -1 def gettop(self): if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空") return None else: return self.data[self.top] # 入栈 def Push(self, item): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." self.data[self.top + 1] = item self.top += 1 # 列表入栈 def ListPush(self, x): # 判断栈是否已满 if self.top == self.MAXSIZE - 1: return "sqStack is full." for i in range((len(x))): self.Push(x[i]) # 出栈 def Pop(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): return "sqStack is empty" rs = self.data[self.top] self.top -= 1 return rs # 输出栈的长度 def size(self): return self.top + 1 # 输出栈内元素 def display(self): # 判断栈是否为空 if self.is_empty(): print("当前顺序栈为空", end=" ") else: print("当前链表元素为:", end="") for i in range(self.top + 1): print(self.data[i], end=" ") print() # 清空栈 def clear(self): self.data = [None] * self.MAXSIZE self.top = -1 def divideByN(number, base): digits = "0123456789ABCDEF" remstack = sqStack(100) while number > 0: rem = number % base remstack.Push(rem) number = number // base newString = "" while not remstack.is_empty(): newString = newString + digits[remstack.Pop()] return newString import random numbers = [200, 254, 153, 29, 108, 631, 892] bases = [4, 8, 6] for number in numbers: base = random.choice(bases) print("%d 的 %d 进制数为:%s" % (number, base, divideByN(number, base)))
实现效果:
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