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
- 使用数组来模拟栈
- 定义一个 空数组
- 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;
- 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
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:
- 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;
- 节点删除和插入简单,不需要内存空间的重组。
缺点:
- 不能进行索引访问,只能从头结点开始顺序查找;
- 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
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()