Python中的栈

在python中,个人理解为栈可以用列表来代替

服从FILO:First In Last Out

其中入栈为(利用append函数)

stack = []
stack.append(<item>)

出栈为(利用pop函数)

stack.pop(-1) #stack.pop()也可 

服从FIFO:First In First Out

入栈为:

stack = []
stack.append(<item>)

出栈为:

stack.pop(0)


### Python的数据结构概念及其实现 #### 的基本定义 是一种线性的数据结构,具有后进先出(Last In First Out, LIFO)的特点。这意味着最后被压入的元素最先弹出[^2]。 #### 的操作 的主要操作包括以下几个方面: - **push**: 将一个新元素加入到顶。 - **pop**: 移除顶的元素并返回该元素。 - **peek/top**: 返回顶元素而不移除它。 - **empty/is_empty**: 判断是否为空。 这些基本操作构成了的核心功能[^4]。 #### 在Python中实现的方式 在Python中,可以利用内置的`list`类型轻松实现的功能。由于`list`支持动态调整大小,并提供了诸如`append()`和`pop()`这样的方法,这使得它的行为非常适合模拟的行为。 以下是基于`list`的一个简单的实现: ```python class Stack: def __init__(self): self.stack = [] def push(self, item): """向中添加一个新的项""" self.stack.append(item) def pop(self): """从中删除顶部的项,并将其返回""" if not self.is_empty(): return self.stack.pop() else: raise IndexError("Pop from empty stack") def peek(self): """查看顶的项目但不移除它""" if not self.is_empty(): return self.stack[-1] else: raise IndexError("Peek at an empty stack") def is_empty(self): """判断是否为空""" return len(self.stack) == 0 def size(self): """返回内的元素数量""" return len(self.stack) ``` 上述代码展示了如何通过继承自`list`的方法构建一个完整的类。其中包含了的所有核心操作。 另外,在某些情况下为了提高性能或者更高效地处理大量数据,还可以考虑使用`collections.deque`来代替普通的`list`作为底层容器。这是因为`deque`提供了一个双端队列,两端的插入和删除都是O(1)的时间复杂度,相比起`list`在一端执行相同操作时可能达到O(n),更加适合频繁进行堆叠/卸载动作的情况。 #### 应用场景 这种数据结构在实际应用中有非常广泛的用途,例如用于解析算术表达式、浏览器历史记录管理、递归函数调用跟踪等方面都有涉及[^3]。 ---
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