10.28Python_数据结构_栈和链表

1.概念

数据结构是计算机科学中的一个核心概念,它是指数据的组织、管理和存储方式,以及数据元素之间的关系。数据结构通常用于允许高效的数据插入、删除和搜索操作。

数据结构大致分为几大类:

线性结构:数组、链表、栈、队列等。

非线性结构:树、二叉树、堆、图等。

散列:哈希表。

索引:B树、B+树等。

2.常见数据结构

2.1 栈

栈(stack),它是一种运算受限的线性表,遵循后进先出(Last In First Out,LIFO)原则的数据结构。

  • LIFO(last in first out)表示就是后进入的元素, 第一个弹出栈空间. 类似于自动餐托盘, 最后放上的托盘, 往往先把拿出去使用.
  • 其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。这一端被称为栈顶,相对地,把另一端称为栈底。
  • 向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈,它是把新元素放到栈顶元素的上面,使之成为新的栈顶元素;
  • 从一个栈删除元素又称作出栈或退栈,它是把栈顶元素删除掉,使其相邻的元素成为新的栈顶元素。

栈常见的操作

  • push(element): 添加一个新元素到栈顶位置.
  • pop():移除栈顶的元素,同时返回被移除的元素。
  • peek():返回栈顶的元素,不对栈做任何修改(这个方法不会移除栈顶的元素,仅仅返回它)。
  • isEmpty():如果栈里没有任何元素就返回true,否则返回false。
  • clear():移除栈里的所有元素。
  • size():返回栈里的元素个数。这个方法和数组的length属性很类似。

2.1.1 入栈

2.1.2 出栈

2.1.3 代码分析

  1. 使用数组来模拟栈
  2. 定义一个 空数组
  3. 入栈的操作,当有数据加入到栈时,判断数组长度是否达到阈值,是则抛栈已满的异常,否则将数据追加到数组的尾部;
  4. 出栈的操作,判断栈是否空,是则抛栈已空的异常,否则从数组尾部移除一个数据,并返回该数据;

代码实现:

python 复制代码
class Stack:
    def __init__(self, size):
        self.items = []
        self.size = size

    def isFull(self):
        return len(self.items) == self.size

    def push(self, element):
        if self.isFull():
            raise Exception('stack is full')

        self.items.append(element)

    def pop(self):
        if self.isEmpty():
            raise Exception('stack is empty')

        return self.items.pop()

    def peek(self):
        if self.isEmpty():
            raise Exception('stack is empty')
        return self.items[-1]

    def isEmpty(self):
        return len(self.items) == 0

    def clear(self):
        self.items.clear()


if __name__ == '__main__':
    stack = Stack(20)
    stack.push(1)
    stack.push(2)
    
    print(stack.peek())

2.2 链表

链表是一条相互链接的数据节点表。每个节点由两部分组成:数据和指向下一个节点的指针。

2.1 链表的优缺点

优点:

  1. 物理存储单元上非连续,而且采用动态内存分配,能够有效的分配和利用内存资源;
  2. 节点删除和插入简单,不需要内存空间的重组。

缺点:

  1. 不能进行索引访问,只能从头结点开始顺序查找;
  2. 数据结构较为复杂,需要大量的指针操作,容易出错。

2.2 单向链表

2.2.1 插入

尾部插入

从头结点开始逐个遍历链表,直到找到next=null,表示为最后一个节点,再将最后节点的next指向新增节点。

头部插入

如果头节点的next=null表示链表为空,直接将头节点的next指向新增节点

如果头节点的next!=null,表示头节点后已存在后续节点,需要将新增节点插入到头节点和后续节点中间:

1.获取头节点的后续节点,定义一个临时节点,将该节点指向临时节点

2.将头节点的next指向新增节点

3.新增节点的next指向临时节点

2.2.2 遍历

从头结点开始,通过next遍历,直到next=null

2.2.3 删除
2.2.4 代码实现
python 复制代码
class Node:
    def __init__(self, data=None):
        if data is not None:
            self.data = data
        self.next = None


class LinkedList:
    def __init__(self):
        head = Node()
        self.head = head

    def append(self, data):
        new_node = Node(data)
        # 如果链表为空,则在头部后插入
        if self.head.next is None:
            self.head.next = new_node
        else:
            node = self.head.next
            while node.next is not None:
                node = node.next
            node.next = new_node

    def prepend(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head.next is None:
            self.head.next = new_node
        else:
            new_node.next = self.head.next
            self.head.next = new_node

    def remove(self, data):
        if self.head.next is None:
            raise Exception('Linked List is empty')
        node = self.head.next
        while node.data != data:
            node = node.next
        node.next = node.next.next

    def display(self):
        node = self.head.next
        while True:
            print(node.data)
            if node.next is None:
                break
            node = node.next


if __name__ == '__main__':
    list = LinkedList()
    list.append(1)
    list.append(2)
    list.prepend(3)
    list.display()
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