Guide des piles en Python

Introduction

Si certaines structures de données sont polyvalentes et peuvent être utilisées dans un large éventail d’applications, d’autres sont spécialisées et conçues pour traiter des problèmes spécifiques. L'une de ces structures spécialisées, connue pour sa simplicité mais son utilité remarquable, est la empiler.

Alors, qu’est-ce qu’une pile ? À la base, une pile est une structure de données linéaire qui suit le LIFO Principe (dernier entré, premier sorti). Considérez-le comme une pile d’assiettes dans une cafétéria ; vous ne prenez que l'assiette qui est en haut, et lorsque vous placez une nouvelle assiette, elle va en haut de la pile.

Le dernier élément ajouté est le premier élément à supprimer

Mais pourquoi la compréhension de la pile est-elle cruciale ? Au fil des années, les piles ont trouvé leurs applications dans une multitude de domaines, de la gestion de la mémoire dans vos langages de programmation préférés à la fonctionnalité du bouton Précédent de votre navigateur Web. Cette simplicité intrinsèque, combinée à sa vaste applicabilité, fait de la pile un outil indispensable dans l'arsenal d'un développeur.

Dans ce guide, nous approfondirons les concepts derrière les piles, leur mise en œuvre, les cas d'utilisation et bien plus encore. Nous définirons ce que sont les piles, comment elles fonctionnent, puis examinerons deux des manières les plus courantes d'implémenter la structure de données de pile en Python.

Concepts fondamentaux d'une structure de données de pile

À la base, une pile est d’une simplicité trompeuse, mais elle possède des nuances qui lui confèrent des applications polyvalentes dans le domaine informatique. Avant de plonger dans ses implémentations et ses utilisations pratiques, assurons-nous d'avoir une solide compréhension des concepts fondamentaux entourant les piles.

Le principe LIFO (Last In First Out)

LIFO est le principe directeur derrière une pile. Cela implique que le dernier élément à entrer dans la pile est le premier à en sortir. Cette caractéristique différencie les piles des autres structures de données linéaires, telles que les files d'attente.

Opérations de base

Chaque structure de données est définie par les opérations qu'elle prend en charge. Pour les piles, ces opérations sont simples mais vitales :

• Push – Ajoute un élément en haut de la pile. Si la pile est pleine, cette opération peut entraîner un débordement de pile.

• Pop – Supprime et renvoie l’élément le plus haut de la pile. Si la pile est vide, tenter un pop peut provoquer un débordement de pile.

• Coup d'oeil (ou haut) – Observe l’élément le plus haut sans le retirer. Cette opération est utile lorsque vous souhaitez inspecter l'élément supérieur actuel sans modifier l'état de la pile.

À présent, l’importance de la structure des données de la pile et de ses concepts fondamentaux devrait être évidente. Au fur et à mesure que nous avançons, nous plongerons dans ses implémentations, mettant en lumière la manière dont ces principes fondamentaux se traduisent en code pratique.

Comment implémenter une pile à partir de zéro en Python

Après avoir compris les principes fondamentaux derrière les piles, il est temps de retrousser nos manches et de nous plonger dans le côté pratique des choses. La mise en œuvre d’une pile, bien que simple, peut être abordée de plusieurs manières. Dans cette section, nous explorerons deux méthodes principales d'implémentation d'une pile : à l'aide de tableaux et de listes chaînées.

Implémentation d'une pile à l'aide de tableaux

Les tableaux, étant emplacements de mémoire contigus, offrent un moyen intuitif de représenter les piles. Ils permettent une complexité temporelle O(1) pour accéder aux éléments par index, garantissant des opérations push, pop et peek rapides. De plus, les tableaux peuvent être plus efficaces en termes de mémoire car il n'y a pas de surcharge de pointeurs comme dans les listes chaînées.

D'un autre côté, les tableaux traditionnels ont une taille fixe, ce qui signifie qu'une fois initialisés, ils ne peuvent pas être redimensionnés. Cela peut conduire à un débordement de pile s'il n'est pas surveillé. Ceci peut être surmonté par des tableaux dynamiques (comme celui de Python list), qui peut être redimensionné, mais cette opération est assez coûteuse.

Une fois tout cela réglé, commençons à implémenter notre classe de pile en utilisant des tableaux en Python. Tout d'abord, créons une classe elle-même, avec le constructeur qui prend la taille de la pile en paramètre :

class Stack: def __init__(self, size): self.size = size self.stack = [None] * size self.top = -1

Comme vous pouvez le voir, nous avons stocké trois valeurs dans notre classe. Le size est la taille souhaitée de la pile, le stack est le tableau réel utilisé pour représenter la structure de données de la pile, et le top est l'index du dernier élément du stack tableau (le haut de la pile).

À partir de maintenant, nous allons créer et expliquer une méthode pour chacune des opérations de base de la pile. Chacune de ces méthodes sera contenue dans le Stack classe que nous venons de créer.

Commençons par le push() méthode. Comme indiqué précédemment, l’opération push ajoute un élément en haut de la pile. Tout d’abord, nous vérifierons s’il reste de l’espace dans la pile pour l’élément que nous souhaitons ajouter. Si la pile est pleine, nous augmenterons le Stack Overflow exception. Sinon, nous ajouterons simplement l'élément et ajusterons le top et les stack en conséquence:

def push(self, item): if self.top == self.size - 1: raise Exception("Stack Overflow") self.top += 1 self.stack[self.top] = item

Maintenant, nous pouvons définir la méthode pour supprimer un élément du haut de la pile – le pop() méthode. Avant même d'essayer de supprimer un élément, nous devons vérifier s'il y a des éléments dans la pile car cela ne sert à rien d'essayer de retirer un élément d'une pile vide :

def pop(self): if self.top == -1: raise Exception("Stack Underflow") item = self.stack[self.top] self.top -= 1 return item

Enfin, nous pouvons définir le peek() méthode qui renvoie simplement la valeur de l'élément qui se trouve actuellement en haut de la pile :

def peek(self): if self.top == -1: raise Exception("Stack is empty") return self.stack[self.top]

Et c'est tout! Nous avons maintenant une classe qui implémente le comportement des piles à l'aide de listes en Python.

Implémentation d'une pile à l'aide de listes chaînées

Listes chaînées, étant structures de données dynamiques, peut facilement croître et diminuer, ce qui peut être bénéfique pour la mise en œuvre de piles. Étant donné que les listes chaînées allouent de la mémoire selon les besoins, la pile peut croître et se réduire de manière dynamique sans avoir besoin d'un redimensionnement explicite. Un autre avantage de l'utilisation de listes chaînées pour implémenter des piles est que les opérations push et pop ne nécessitent que de simples changements de pointeur. L'inconvénient est que chaque élément de la liste chaînée possède un pointeur supplémentaire, consommant plus de mémoire que les tableaux.

Comme nous l'avons déjà évoqué dans le "Listes liées Python" article, la première chose que nous devrons implémenter avant la liste chaînée réelle est une classe pour un seul nœud :

class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None

Cette implémentation ne stocke que deux points de données : la valeur stockée dans le nœud (data) et la référence au nœud suivant (next).

Nous pouvons maintenant accéder à la classe de pile elle-même. Le constructeur sera un peu différent du précédent. Il ne contiendra qu'une seule variable – la référence au nœud en haut de la pile :

class Stack: def __init__(self): self.top = None

Comme prévu, le push() La méthode ajoute un nouvel élément (un nœud dans ce cas) en haut de la pile :

def push(self, item): node = Node(item) if self.top: node.next = self.top self.top = node

Le pop() La méthode vérifie s'il y a des éléments dans la pile et supprime celui du haut si la pile n'est pas vide :

def pop(self): if not self.top: raise Exception("Stack Underflow") item = self.top.data self.top = self.top.next return item

Enfin, la peek() La méthode lit simplement la valeur de l'élément depuis le haut de la pile (s'il y en a une) :

def peek(self): if not self.top: raise Exception("Stack is empty") return self.top.data

Le choix entre les tableaux et les listes chaînées dépend des exigences et contraintes spécifiques de l'application.

Comment implémenter une pile à l'aide des structures intégrées de Python

Pour de nombreux développeurs, créer une pile à partir de zéro, bien que pédagogique, n'est peut-être pas le moyen le plus efficace d'utiliser une pile dans des applications du monde réel. Heureusement, de nombreux langages de programmation populaires sont équipés de structures de données et de classes intégrées qui prennent naturellement en charge les opérations de pile. Dans cette section, nous explorerons les offres de Python à cet égard.

Python, étant un langage polyvalent et dynamique, n'a pas de classe de pile dédiée. Cependant, ses structures de données intégrées, en particulier les listes et la classe deque du collections module, peut facilement servir de piles.

Utiliser des listes Python comme piles

Les listes Python peuvent émuler une pile assez efficacement en raison de leur nature dynamique et de la présence de méthodes telles que append() et les pop().

• Opération de poussée – Ajouter un élément en haut de la pile est aussi simple que d’utiliser le append() méthode:

  stack = []
  stack.append('A')
  stack.append('B')
  

• Opération Pop – La suppression de l'élément le plus haut peut être réalisée à l'aide de la pop() méthode sans aucun argument :

  top_element = stack.pop() 

• Opération de coup d'oeil L'accès au sommet sans popping peut être effectué en utilisant une indexation négative :

  top_element = stack[-1] 

En utilisant deque Classe à partir de collections Module

Le deque (abréviation de file d'attente à double extrémité) est un autre outil polyvalent pour les implémentations de pile. Il est optimisé pour les ajouts et les pops rapides des deux côtés, ce qui le rend légèrement plus efficace pour les opérations de pile que pour les listes.

• Initialisation:

  from collections import deque
  stack = deque()
  

• Opération de poussée – Semblable aux listes, append() la méthode est utilisée :

  stack.append('A')
  stack.append('B')
  

• Opération Pop – Comme les listes, pop() la méthode fait le travail:

  top_element = stack.pop() 

• Opération de coup d'oeil – La démarche est la même que pour les listes :

  top_element = stack[-1] 

Quand utiliser lequel ?

Bien que les listes et les deques puissent être utilisés comme piles, si vous utilisez principalement la structure comme pile (avec des ajouts et des pops à une extrémité), le deque peut être légèrement plus rapide grâce à son optimisation. Cependant, dans la plupart des cas pratiques et à moins qu'il ne s'agisse d'applications critiques en termes de performances, les listes de Python devraient suffire.

Problèmes potentiels liés à la pile et comment les surmonter

Bien que les piles soient incroyablement polyvalentes et efficaces, comme toute autre structure de données, elles ne sont pas à l’abri de pièges potentiels. Il est essentiel de reconnaître ces défis lorsque vous travaillez avec des piles et de mettre en place des stratégies pour les relever. Dans cette section, nous aborderons certains problèmes courants liés à la pile et explorerons les moyens de les résoudre.

Stack Overflow

Cela se produit lorsqu'on tente de pousser un élément sur une pile qui a atteint sa capacité maximale. C'est particulièrement un problème dans les environnements où la taille de la pile est fixe, comme dans certains scénarios de programmation de bas niveau ou dans les appels de fonctions récursifs.

Si vous utilisez des piles basées sur des tableaux, envisagez de passer à des tableaux dynamiques ou à des implémentations de listes chaînées, qui se redimensionnent elles-mêmes. Une autre étape dans la prévention du débordement de pile consiste à surveiller en permanence la taille de la pile, en particulier avant les opérations push, et à fournir des messages d'erreur ou des invites clairs en cas de débordement de pile.

Si un débordement de pile se produit en raison d'appels récursifs excessifs, envisagez des solutions itératives ou augmentez la limite de récursivité si l'environnement le permet.

Sous-dépassement de pile

Cela se produit lorsqu'on tente d'extraire un élément d'une pile vide. Pour éviter que cela ne se produise, vérifiez toujours si la pile est vide avant d'exécuter des opérations pop ou peek. Renvoyez un message d'erreur clair ou gérez le sous-débordement avec élégance sans faire planter le programme.

Dans les environnements où cela est acceptable, envisagez de renvoyer une valeur spéciale lors du retrait d'une pile vide pour signifier l'invalidité de l'opération.

Contraintes de mémoire

Dans les environnements où la mémoire est limitée, même le redimensionnement dynamique des piles (comme celles basées sur des listes chaînées) peut entraîner un épuisement de la mémoire si elles deviennent trop volumineuses. Par conséquent, gardez un œil sur l’utilisation globale de la mémoire par l’application et sur la croissance de la pile. Peut-être introduire un plafond souple sur la taille de la pile.

Problèmes de sécurité des discussions

Dans les environnements multithread, les opérations simultanées sur une pile partagée par différents threads peuvent entraîner des incohérences de données ou des comportements inattendus. Les solutions potentielles à ce problème pourraient être :

• Mutex et verrous – Utilisez des mutex (objets d'exclusion mutuelle) ou des verrous pour garantir qu'un seul thread peut effectuer des opérations sur la pile à un moment donné.
• Opérations atomiques – Tirez parti des opérations atomiques, si elles sont prises en charge par l’environnement, pour garantir la cohérence des données lors des opérations push et pop.
• Piles locales de thread – Dans les scénarios où chaque thread a besoin de sa pile, envisagez d'utiliser le stockage local des threads pour donner à chaque thread son instance de pile distincte.

Même si les piles sont effectivement puissantes, être conscient de leurs problèmes potentiels et mettre activement en œuvre des solutions garantira des applications robustes et sans erreurs. Reconnaître ces pièges représente la moitié du chemin – l’autre moitié consiste à adopter les meilleures pratiques pour y remédier efficacement.

Conclusion

Les piles, malgré leur nature apparemment simple, sont à la base de nombreuses opérations fondamentales dans le monde informatique. De l’analyse d’expressions mathématiques complexes à la gestion des appels de fonctions, leur utilité est vaste et essentielle. En parcourant les tenants et les aboutissants de cette structure de données, il apparaît clairement que sa force ne réside pas seulement dans son efficacité mais aussi dans sa polyvalence.

Cependant, comme pour tous les outils, son efficacité dépend de la manière dont il est utilisé. Assurez-vous simplement d'avoir une compréhension approfondie de ses principes, des pièges potentiels et des meilleures pratiques pour vous assurer que vous pouvez exploiter la véritable puissance des piles. Que vous en implémentiez une à partir de zéro ou que vous exploitiez les fonctionnalités intégrées dans des langages comme Python, c'est l'application réfléchie de ces structures de données qui distinguera vos solutions.

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• La source: https://stackabuse.com/guide-to-stacks-in-python/