数据结构与算法——栈

本文主要介绍一种重要的数据结构——栈，及其Python语言下的实现方式。

在了解了线性表这种数据结构之后，我们会思考线性表的具体应用，栈就是其中一种重要的形式。

栈的基本介绍

栈和队列都是保存数据元素的容器，都是简单的缓存结构，都只支持数据项的存储和访问操作，不支持数据项之间的任何关系。因此，两种数据结构的操作集合都很小，很简单，其中最重要的就是存入元素和取出元素。当然，作为数据结构还应包含几个任何数据结构都应包含的操作，如结构的构建，查空状态等。当然，栈和队列的最大区别在于存取时间顺序关系更方面的特点：

• 栈是保证元素后进先出（后存入者先使用，Last In First Out）关系的结构，简称为LIFO结构。
• 队列是保证元素先进先出（先存入者先使用，First In First Out）关系的结构，简称为FIFO结构。

对于一个栈或者队列，在任何时候，下一次访问或者删除的元素都默认地唯一确定了，只有新存入或者删除（弹出）操作才会改变下一次默认访问的元素。
生活中有很多栈的应用实例，比如我们使用浏览器有一个后退功能，即回到上一个网页，这就是应用的栈的原理；再如我们操作word有撤销功能，这也是一种栈的应用。栈的应用是非常广泛的，这里不重点介绍。

栈的Python语言实现。

前面我们有说过栈是线性表的一种具体应用，对于线性表来说又有两种实现模型：顺序表和链表。下面将基于这两种结构讨论栈的实现。

栈的顺序表实现

# 栈的顺序表实现
class SStack():
    #初始化并创建空栈
    def __init__(self):
        self._elems = []

    #检测是否为空
    def is_empty(self):
        return self._elems == []

    #输出栈顶数据
    def top(self):
        if self._elems == []:
            raise StackUnderflow('in stack.top()')
        return  self._elems[-1]

    #压入元素
    def push(self, elem):
        self._elems.append(elem)

    #弹出元素
    def pop(self):
        if self._elems == []:
            raise StackUnderflow('in stack.pop()')
        self._elems.pop()

栈的链表实现

# 栈的链表实现
class LStack():
    def __init__(self):
        self._top = None

    def is_empty(self):
        return self._top == None

    def top(self):
        if self._elems == []:
            raise StackUnderflow('in stack.top()')
        return self._top.elem

    def push(self, elem):
        self._top.next = LNode(elem, self._top)

    def pop(self):
        if self._elems == []:
            raise StackUnderflow('in stack.pop()')
        p = self._top
        self.top = p.next
        return p.elem