目錄

一、表

二、棧（后進先出）

三、隊列（先進先出）

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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用來描述一種或多種數(shù)據(jù)元素之間的特定關(guān)系，算法是程序設(shè)計中對數(shù)據(jù)操作的描述，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法組成了程序。對于簡單的任務(wù)，只要使用編程語言提供的基本數(shù)據(jù)類型就足夠了；而對于較復雜的任務(wù)，就需要使用基本的數(shù)據(jù)類型來構(gòu)造出更加復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

表、堆棧和隊列都是基本的線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。由于 Python 具有良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此其列表可以當做表來使用，而且列表的某些特性與鏈表相似，因此，在 Python 中，表的實現(xiàn)非常簡單。對于棧和隊列，則可以自己編寫腳本來構(gòu)建。

一、表

表是最基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在 Python 中可以使用列表來創(chuàng)建表。而在 C 語言中，一般使用數(shù)組來創(chuàng)建表。使用數(shù)組所創(chuàng)建的表，在對表中元素進行插入和刪除操作時開銷較大。當插入一個元素時，要先將該元素后的所有元素，從最后一個元素開始，依次向后移動一個位置。完成元素移動后，再將元素插入到數(shù)組中。同樣，要刪除表中的元素時，首先刪除元素，然后將位于該元素之后的元素從前向后，依次向前移動一個位置。

如果一個表中含有的元素較多，而要進行插入或刪除的位置又比較靠近表的前端，則移動表中元素的操作將耗費大量的時間。為了減少插入或刪除元素的線性開銷，于是就出現(xiàn)了使用鏈表代替表。在 C 語言中，鏈表中不僅保存了數(shù)據(jù)，還保存了指向下一個元素的指針，如圖 1 所示。當進行插入操作時，要先將位于插入元素前的元素的指針賦值給插入元素。完成賦值后再將插入元素的地址賦值給位于其前面的元素，如圖 2 所示。當刪除元素時，只需將要刪除元素的指針賦值給其前面的元素即可，如圖 3 所示。

使用鏈表，可以降低插入、刪除元素的線性開銷。然而，由于鏈表中不僅存儲了數(shù)據(jù)，而且還保存了指向下一個元素的指針，因此使用鏈表將占用更大的存儲空間。

而在 Python 中，列表本身就提供了插入和刪除操作。因此，在 Python 中，列表也可以充當鏈表使用，而不用自己另外編寫腳本來構(gòu)建。

還有一種鏈表，稱之為雙向鏈表，如圖 4 所示。雙向鏈表中不僅保存了指向下一元素地址的指針，而且還保存了指向上一個元素地址的指針。相對于單向鏈表，雙向鏈表需要占用更多的存儲空間，但使用雙向鏈表可以完成正序和倒序掃描鏈表。

二、棧（后進先出）

桟可以看做在同一位置上進行插入和刪除的表，這個位置一般稱為棧頂。棧的基本操作是進棧和出棧，棧可以看做一個容器，如圖 5 所示，先入棧的數(shù)據(jù)保存在容器底部，后入棧的數(shù)據(jù)保存在容器頂部。出棧的時候，后入棧的數(shù)據(jù)先出，而先入棧的數(shù)據(jù)后出，因此棧有一個特性叫做后進先出（LIFO）。

在 Python 中，仍然可以使用列表來存儲堆棧數(shù)據(jù)。通過創(chuàng)建一個堆棧類，實現(xiàn)對堆棧進行操作的方法。例如，進棧 PUSH 方法、出棧 POP 方法，編寫檢查棧是否為滿棧，或者是否為空棧的方法，等等。

下面所示的 pystack.py 在 Python 中創(chuàng)建了一個簡單的堆棧結(jié)構(gòu)。

# -*- coding:UTF-8 -*- # file: pystack.pyclass PyStack: # 堆棧類def __init__(self, size=20):self.stack = [] # 堆棧列表self.size = size # 堆棧大小self.top = -1 # 堆頂位置def setSize(self, size): # 設(shè)置堆棧大小self.size = sizedef push(self, element): # 元素進棧if self.isFull():raise StackException('PyStackOverflow') # 如果棧滿則引發(fā)異常else:self.stack.append(element)self.top = self.top + 1def pop(self): # 元素出棧if self.isEmpty():raise StackException('PyStackUnderflow') # 如果棧為空則引發(fā)異常else:element = self.stack[-1]self.top = self.top - 1del self.stack[-1]return elementdef Top(self): # 后面需要引用return self.top # 獲取棧頂位置def empty(self): # 清空棧self.stack = []self.top = -1def isEmpty(self): # 是否為空棧if self.top == -1:return Trueelse:return Falsedef isFull(self): # 是否為滿棧if self.top == self.size - 1:return Trueelse:return Falseclass StackException(Exception): # 自定義異常類def __init__(self, data):self.data = datadef __str__(self):return self.dataif __name__ == '__main__':stack = PyStack() # 創(chuàng)建棧for i in range(10):stack.push(i) # 元素進棧print(stack.Top()) # 輸出棧頂位置for i in range(10):print(stack.pop()) # 元素出棧stack.empty() # 清空棧for i in range(21):stack.push(i) # 此處將引發(fā)異常

運行 pystack.py 腳本后，輸出內(nèi)容如下（異常的位置不固定）。

三、隊列（先進先出）

隊列和棧的結(jié)構(gòu)類似，如圖 6 所示，不同的是，隊列的出隊操作是在隊首元素進行的刪除操作。因此對于隊列而言，先入隊的元素將先出隊。因此隊列的特性可以稱之為先進先出（FIFO）。

和堆棧類似，在 Python 中同樣可以使用列表來構(gòu)建一個隊列，并完成對隊列的操作。下面所示的 pyqueue.py 腳本構(gòu)建了一個簡單的隊列。

# -*- coding:UTF-8 -*- # file: pyqueue.pyclass PyQueue: # 創(chuàng)建隊列def __init__(self, size = 20):self.queue = [] # 隊列self.size = size # 隊列大小self.end = -1 # 隊尾def setSize(self, size): # 設(shè)置隊列大小self.size = sizedef In(self, element): # 入隊if self.end < self.size - 1:self.queue.append(element)self.end = self.end + 1else:raise QueueException('PyQueueFull') # 如果隊列滿則引發(fā)異常def Out(self): # 出隊if self.end != -1:element = self.queue[0]self.queue = self.queue[1:]self.end = self.end - 1return elementelse:raise QueueException('PyQueueEmpty') # 如果隊列為空則引發(fā)異常def End(self): # 輸出隊尾return self.enddef empty(self): # 清除隊列self.queue = []self.end = -1class QueueException(Exception): # 自定義異常類def __init__(self, data):self.data = datadef __str__(self):return self.dataif __name__ == '__main__':queue = PyQueue()for i in range(10):queue.In(i) # 元素入隊print(queue.End())for i in range(10):print(queue.Out()) # 元素出隊for i in range(20):queue.In(i) # 元素入隊queue.empty() # 清空隊列for i in range(20):print(queue.Out()) # 此處將引發(fā)異常

運行 pyqueue.py 腳本后，輸出內(nèi)容如下（異常的位置不固定）。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python__数据结构与算法——表、栈、队列的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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