Guida agli stack in Python

Introduzione

Mentre alcune strutture dati sono versatili e possono essere utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni, altre sono specializzate e progettate per gestire problemi specifici. Una di queste strutture specializzate, nota per la sua semplicità ma allo stesso tempo notevole utilità, è il pila.

Allora, cos'è uno stack? Fondamentalmente, uno stack è una struttura di dati lineare che segue il LIFO (Last In First Out).. Pensalo come una pila di piatti in una mensa; prendi solo il piatto che è in cima e, quando ne posizioni uno nuovo, va in cima alla pila.

L'ultimo elemento aggiunto è il primo elemento ad essere rimosso

Ma perché comprendere lo stack è cruciale? Nel corso degli anni, gli stack hanno trovato le loro applicazioni in una miriade di aree, dalla gestione della memoria nei tuoi linguaggi di programmazione preferiti alla funzionalità del pulsante Indietro nel tuo browser web. Questa semplicità intrinseca, combinata con la sua vasta applicabilità, rende lo stack uno strumento indispensabile nell'arsenale di uno sviluppatore.

In questa guida approfondiremo i concetti alla base degli stack, la loro implementazione, i casi d'uso e molto altro. Definiremo cosa sono gli stack, come funzionano e poi daremo un'occhiata a due dei modi più comuni per implementare la struttura dei dati dello stack in Python.

Concetti fondamentali di una struttura dati stack

Nella sua essenza, uno stack è apparentemente semplice, ma possiede sfumature che gli garantiscono applicazioni versatili nel dominio computazionale. Prima di immergerci nelle sue implementazioni e usi pratici, assicuriamoci una solida comprensione dei concetti fondamentali che circondano gli stack.

Il principio LIFO (Last In First Out).

LIFO è il principio guida dietro uno stack. Ciò implica che l'ultimo elemento ad entrare nello stack è il primo ad uscirne. Questa caratteristica differenzia gli stack da altre strutture dati lineari, come le code.

Operazioni di base

Ogni struttura dati è definita dalle operazioni che supporta. Per gli stack, queste operazioni sono semplici ma vitali:

• Spingi – Aggiunge un elemento in cima allo stack. Se lo stack è pieno, questa operazione potrebbe causare un overflow dello stack.

• Pop – Rimuove e restituisce l'elemento più in alto dello stack. Se lo stack è vuoto, tentare un pop può causare un underflow dello stack.

• Sbircia (o in alto) – Osserva l'elemento più in alto senza rimuoverlo. Questa operazione è utile quando vuoi ispezionare l'elemento in alto corrente senza alterare lo stato dello stack.

A questo punto, il significato della struttura dei dati dello stack e dei suoi concetti fondamentali dovrebbe essere evidente. Man mano che andremo avanti, approfondiremo le sue implementazioni, facendo luce su come questi principi fondamentali si traducono in codice pratico.

Come implementare uno stack da zero in Python

Dopo aver compreso i principi fondamentali alla base degli stack, è tempo di rimboccarci le maniche e approfondire il lato pratico delle cose. L'implementazione di uno stack, sebbene semplice, può essere affrontata in diversi modi. In questa sezione esploreremo due metodi principali per implementare uno stack: utilizzare array ed elenchi concatenati.

Implementazione di uno stack utilizzando gli array

Array, essere locazioni di memoria contigue, offrono un mezzo intuitivo per rappresentare gli stack. Consentono una complessità temporale O(1) per l'accesso agli elementi tramite indice, garantendo operazioni push, pop e peek rapide. Inoltre, gli array possono essere più efficienti in termini di memoria perché non c'è un sovraccarico di puntatori come negli elenchi collegati.

D'altra parte, gli array tradizionali hanno una dimensione fissa, ovvero una volta inizializzati non possono essere ridimensionati. Ciò può portare a stack overflow se non monitorato. Questo può essere superato da array dinamici (come quelli di Python list), che può essere ridimensionato, ma questa operazione è piuttosto costosa.

Detto questo, iniziamo a implementare la nostra classe stack utilizzando gli array in Python. Prima di tutto creiamo una classe vera e propria, con il costruttore che prende come parametro la dimensione dello stack:

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

Come puoi vedere, abbiamo memorizzato tre valori nella nostra classe. IL size è la dimensione desiderata dello stack, the stack è l'array effettivo utilizzato per rappresentare la struttura dei dati dello stack e il top è l'indice dell'ultimo elemento nel stack array (la parte superiore dello stack).

D'ora in poi creeremo e spiegheremo un metodo per ciascuna delle operazioni di base sullo stack. Ciascuno di questi metodi sarà contenuto all'interno del file Stack classe che abbiamo appena creato.

Cominciamo con il push() metodo. Come discusso in precedenza, l'operazione push aggiunge un elemento in cima allo stack. Prima di tutto controlliamo se nello stack è rimasto spazio per l'elemento che vogliamo aggiungere. Se lo stack è pieno, rilanceremo il Stack Overflow eccezione. Altrimenti, aggiungeremo semplicemente l'elemento e regoleremo il file top ed stack di conseguenza:

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

Ora possiamo definire il metodo per rimuovere un elemento dalla cima dello stack: the pop() metodo. Prima ancora di provare a rimuovere un elemento, dovremmo controllare se ci sono elementi nello stack perché non ha senso provare a estrarre un elemento da uno stack vuoto:

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

Infine possiamo definire il peek() metodo che restituisce semplicemente il valore dell'elemento che è attualmente in cima allo stack:

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

E questo è tutto! Ora abbiamo una classe che implementa il comportamento degli stack utilizzando le liste in Python.

Implementazione di uno stack utilizzando elenchi collegati

Elenchi collegati, essendo strutture dati dinamiche, possono facilmente crescere e ridursi, il che può essere utile per l'implementazione degli stack. Poiché gli elenchi collegati allocano la memoria secondo necessità, lo stack può crescere e ridursi dinamicamente senza la necessità di un ridimensionamento esplicito. Un altro vantaggio derivante dall'utilizzo di elenchi collegati per implementare gli stack è che le operazioni push e pop richiedono solo semplici modifiche al puntatore. Lo svantaggio è che ogni elemento nell'elenco collegato ha un puntatore aggiuntivo, consumando più memoria rispetto agli array.

Come abbiamo già discusso nel “Elenchi collegati Python” articolo, la prima cosa che dovremmo implementare prima dell'effettivo elenco collegato è una classe per un singolo nodo:

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

Questa implementazione memorizza solo due punti di dati: il valore memorizzato nel nodo (data) e il riferimento al nodo successivo (next).

Ora possiamo passare alla classe stack vera e propria. Il costruttore sarà leggermente diverso dal precedente. Conterrà solo una variabile: il riferimento al nodo in cima allo stack:

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

Come previsto, il push() Il metodo aggiunge un nuovo elemento (nodo in questo caso) in cima allo stack:

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

Il pop() Il metodo controlla se ci sono elementi nello stack e rimuove quello più in alto se lo stack non è vuoto:

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

Infine, il peek() Il metodo legge semplicemente il valore dell'elemento dalla cima dello stack (se ce n'è uno):

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

La scelta tra array ed elenchi collegati dipende dai requisiti e dai vincoli specifici dell'applicazione.

Come implementare uno stack utilizzando le strutture integrate di Python

Per molti sviluppatori, creare uno stack da zero, sebbene didattico, potrebbe non essere il modo più efficiente per utilizzare uno stack nelle applicazioni del mondo reale. Fortunatamente, molti linguaggi di programmazione popolari sono dotati di strutture dati e classi integrate che supportano naturalmente le operazioni sullo stack. In questa sezione esploreremo le offerte di Python a questo proposito.

Python, essendo un linguaggio versatile e dinamico, non ha una classe stack dedicata. Tuttavia, le sue strutture dati integrate, in particolare gli elenchi e la classe deque del file collections modulo, possono fungere facilmente da stack.

Utilizzo degli elenchi Python come stack

Gli elenchi Python possono emulare uno stack in modo abbastanza efficace grazie alla loro natura dinamica e alla presenza di metodi come append() ed pop().

• Operazione di spinta – Aggiungere un elemento in cima allo stack è semplice come usare il file append() Metodo:

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

• Operazione Pop – La rimozione dell'elemento più in alto può essere ottenuta utilizzando il pop() metodo senza alcun argomento:

  top_element = stack.pop() 

• Operazione Sbirciatina L'accesso alla parte superiore senza scoppiare può essere effettuato utilizzando l'indicizzazione negativa:

  top_element = stack[-1] 

utilizzando riguardo a cosa Classe da collezioni Moduli

Il deque (abbreviazione di coda a doppia estremità) è un altro strumento versatile per le implementazioni dello stack. È ottimizzato per aggiunte e pop rapidi da entrambe le estremità, rendendolo leggermente più efficiente per le operazioni sullo stack rispetto agli elenchi.

• Inizializzazione:

  from collections import deque
  stack = deque()
  

• Operazione di spinta – Simile alle liste, append() si usa il metodo:

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

• Operazione Pop – Mi piace elenchi, pop() il metodo fa il lavoro:

  top_element = stack.pop() 

• Operazione Sbirciatina – L’approccio è lo stesso degli elenchi:

  top_element = stack[-1] 

Quando utilizzare quale?

Sebbene sia le liste che le deque possano essere utilizzate come stack, se utilizzi principalmente la struttura come stack (con accodamenti e pop da un'estremità), il deque può essere leggermente più veloce grazie alla sua ottimizzazione. Tuttavia, per la maggior parte degli scopi pratici e a meno che non si tratti di applicazioni critiche per le prestazioni, gli elenchi di Python dovrebbero essere sufficienti.

Potenziali problemi relativi allo stack e come superarli

Sebbene gli stack siano incredibilmente versatili ed efficienti, come qualsiasi altra struttura di dati, non sono immuni da potenziali insidie. È essenziale riconoscere queste sfide quando si lavora con gli stack e disporre di strategie per affrontarle. In questa sezione approfondiremo alcuni problemi comuni relativi allo stack ed esploreremo i modi per superarli.

Stack Overflow

Ciò si verifica quando si tenta di inserire un elemento in uno stack che ha raggiunto la sua capacità massima. È un problema soprattutto negli ambienti in cui la dimensione dello stack è fissa, come in alcuni scenari di programmazione di basso livello o chiamate di funzioni ricorsive.

Se utilizzi stack basati su array, valuta la possibilità di passare a array dinamici o implementazioni di elenchi collegati, che si ridimensionano. Un altro passaggio per prevenire l'overflow dello stack consiste nel monitorare continuamente le dimensioni dello stack, soprattutto prima delle operazioni di push, e fornire chiari messaggi di errore o richieste di overflow dello stack.

Se l'overflow dello stack si verifica a causa di un numero eccessivo di chiamate ricorsive, prendere in considerazione soluzioni iterative o aumentare il limite di ricorsione se l'ambiente lo consente.

Stack Underflow

Ciò accade quando si tenta di estrarre un elemento da uno stack vuoto. Per evitare che ciò accada, controlla sempre se lo stack è vuoto prima di eseguire operazioni pop o peek. Restituisci un messaggio di errore chiaro o gestisci l'underflow con garbo senza arrestare in modo anomalo il programma.

Negli ambienti in cui è accettabile, valuta la possibilità di restituire un valore speciale quando si estrae da uno stack vuoto per indicare l'invalidità dell'operazione.

Vincoli di memoria

Negli ambienti con vincoli di memoria, anche il ridimensionamento dinamico degli stack (come quelli basati su elenchi collegati) potrebbe portare all'esaurimento della memoria se diventano troppo grandi. Pertanto, tieni d'occhio l'utilizzo complessivo della memoria dell'applicazione e la crescita dello stack. Forse introdurre un limite minimo alla dimensione dello stack.

Problemi di sicurezza del thread

Negli ambienti multi-thread, le operazioni simultanee su uno stack condiviso da thread diversi possono portare a incoerenze dei dati o comportamenti imprevisti. Le potenziali soluzioni a questo problema potrebbero essere:

• Mutex e lock – Utilizzare mutex (oggetti di mutua esclusione) o blocchi per garantire che solo un thread possa eseguire operazioni sullo stack in un dato momento.
• Operazioni atomiche – Sfruttare le operazioni atomiche, se supportate dall'ambiente, per garantire la coerenza dei dati durante le operazioni push e pop.
• Stack thread-locali – Negli scenari in cui ogni thread necessita del proprio stack, prendere in considerazione l'utilizzo dell'archiviazione locale del thread per fornire a ciascun thread la propria istanza di stack separata.

Sebbene gli stack siano davvero potenti, essere consapevoli dei loro potenziali problemi e implementare attivamente le soluzioni garantirà applicazioni robuste e prive di errori. Riconoscere queste insidie ​​è metà dell’opera: l’altra metà sta nell’adottare le migliori pratiche per affrontarle in modo efficace.

Conclusione

Gli stack, nonostante la loro natura apparentemente semplice, sono alla base di molte operazioni fondamentali nel mondo informatico. Dall'analisi di espressioni matematiche complesse alla gestione delle chiamate di funzioni, la loro utilità è ampia ed essenziale. Mentre abbiamo esplorato i dettagli di questa struttura dati, è chiaro che la sua forza non risiede solo nella sua efficienza ma anche nella sua versatilità.

Tuttavia, come per tutti gli strumenti, la sua efficacia dipende da come viene utilizzato. Assicurati solo di avere una conoscenza approfondita dei suoi principi, delle potenziali insidie ​​e delle migliori pratiche per assicurarti di poter sfruttare il vero potere degli stack. Che tu ne stia implementando uno da zero o sfruttando le funzionalità integrate in linguaggi come Python, è l'applicazione consapevole di queste strutture dati che distinguerà le tue soluzioni.

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