栈是一种线性数据结构,用先进后出或者是后进先出的方式存储数据,栈中数据的插入删除操作都是在栈顶端进行,常见栈的函数操作包括
python中栈可以用以下三种方法实现:
1)list
2)collections.deque
3)queue.LifoQueue
python的内置数据结构list可以用来实现栈,用append()向栈顶添加元素, pop() 可以以后进先出的顺序删除元素
但是列表本身有一些缺点,主要问题就是当列表不断扩大的时候会遇到速度瓶颈.列表是动态数组,因此往其中添加新元素而没有空间保存新的元素时,它会自动重新分配内存块,并将原来的内存中的值复制到新的内存块中.这就导致了一些append()操作会消耗更多的时间
>>> stack = [] >>> #append() fuction to push ... #element in list ... >>> stack.append('hello') >>> stack.append('world') >>> stack.append('!') >>> print('Initial stack') Initial stack >>> print(stack) ['hello', 'world', '!'] >>> #pop() function to pop element ... #from stack in LIFO order ... >>> print('\nElement poped from stack') Element poped from stack >>> print(stack.pop()) ! >>> print(stack.pop()) world >>> print(stack.pop()) hello >>> print('\nStack after all elements are poped') Stack after all elements are poped >>> print(stack) []
python中栈也可以用deque类实现,当我们想要在实现在容器两端更快速地进行append和pop操作时,deque比列表更合适.deque可以提供O(1)时间的append和pop操作,而列表则需要O(n)时间.
>>> from collections import deque >>> stack = deque() >>> # append() fuction to push ... #element in list ... >>> stack.append('hello') >>> stack.append('world') >>> stack.append('!') >>> print('Initial stack') Initial stack >>> print(stack) deque(['hello', 'world', '!']) >>> #pop() function to pop element ... #from stack in LIFO order ... >>> print('\nElement poped from stack') Element poped from stack >>> print(stack.pop()) ! >>> print(stack.pop()) world >>> print(stack.pop()) hello >>> print('\nStack after all elements are poped') Stack after all elements are poped >>> print(stack)deque([])
Queue模块有LIFO queue,也就是栈结构.用put()和get()操作从Queue中添加和获得数据
>>> from queue import LifoQueue >>> stack = LifoQueue(maxsize = 3) >>> print(stack.qsize()) 0 >>> stack.put('hello') >>> stack.put('world') >>> stack.put('!') >>> print('\nElement poped from stack') Element poped from stack >>> print(stack.get()) ! >>> print(stack.get()) world >>> print(stack.get()) hello >>> print('\nEmpty:', stack.empty()) Empty: True
以上就是python中实现栈的三种方法的详细内容,更多关于python 实现栈的资料请关注菜鸟教程(cainiaojc.com)其它相关文章!
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