Gids voor stapels in Python

Introductie

Hoewel sommige datastructuren veelzijdig zijn en in een breed scala aan toepassingen kunnen worden gebruikt, zijn andere gespecialiseerd en ontworpen om specifieke problemen aan te pakken. Eén zo'n gespecialiseerde structuur, bekend om zijn eenvoud en toch opmerkelijke bruikbaarheid, is de stack.

Dus, wat is een stapel? In de kern is een stapel een lineaire gegevensstructuur die de LIFO (Last In First Out)-principe. Zie het als een stapel borden in een cafetaria; je neemt alleen het bord dat bovenop ligt, en als je een nieuw bord plaatst, gaat het naar de bovenkant van de stapel.

Het laatst toegevoegde element is het eerste element dat wordt verwijderd

Maar waarom is het begrijpen van de stapel cruciaal? Door de jaren heen hebben stacks hun toepassingen op een groot aantal gebieden gevonden, van geheugenbeheer in uw favoriete programmeertalen tot de terugknopfunctionaliteit in uw webbrowser. Deze intrinsieke eenvoud, gecombineerd met de enorme toepasbaarheid ervan, maakt de stapel tot een onmisbaar hulpmiddel in het arsenaal van een ontwikkelaar.

In deze gids gaan we dieper in op de concepten achter stacks, hun implementatie, gebruiksscenario's en nog veel meer. We zullen definiëren wat stapels zijn, hoe ze werken, en vervolgens zullen we twee van de meest voorkomende manieren bekijken om de stapelgegevensstructuur in Python te implementeren.

Fundamentele concepten van een stapeldatastructuur

In wezen is een stapel bedrieglijk eenvoudig, maar toch bezit hij nuances die hem veelzijdige toepassingen in het computationele domein mogelijk maken. Voordat we ingaan op de implementaties en praktische toepassingen ervan, moeten we zorgen voor een gedegen begrip van de kernconcepten rond stapels.

Het LIFO-principe (Last In First Out).

LIFO is het leidende principe achter een stapel. Het houdt in dat het laatste item dat de stapel binnenkomt, het eerste is dat het verlaat. Dit kenmerk onderscheidt stapels van andere lineaire datastructuren, zoals wachtrijen.

Basisbewerkingen

Elke datastructuur wordt gedefinieerd door de bewerkingen die deze ondersteunt. Voor stapels zijn deze bewerkingen eenvoudig maar essentieel:

• Duwen – Voegt een element toe aan de bovenkant van de stapel. Als de stapel vol is, kan deze bewerking resulteren in een stapeloverloop.

• Knal – Verwijdert het bovenste element van de stapel en geeft het terug. Als de stapel leeg is, kan een poging tot pop ervoor zorgen dat de stapel leegloopt.

• Kijk (of bovenaan) – Observeert het bovenste element zonder het te verwijderen. Deze bewerking is handig als u het huidige bovenste element wilt inspecteren zonder de staat van de stapel te wijzigen.

Inmiddels zou het belang van de stapeldatastructuur en de fundamentele concepten ervan duidelijk moeten zijn. Naarmate we verder komen, duiken we in de implementaties ervan en werpen we licht op hoe deze fundamentele principes zich vertalen in praktische code.

Hoe u een stapel vanaf nul kunt implementeren in Python

Nu we de fundamentele principes achter stapels hebben begrepen, is het tijd om onze mouwen op te stropen en ons te verdiepen in de praktische kant van de zaak. Het implementeren van een stapel is weliswaar eenvoudig, maar kan op meerdere manieren worden benaderd. In deze sectie onderzoeken we twee primaire methoden voor het implementeren van een stapel: het gebruik van arrays en gekoppelde lijsten.

Een stapel implementeren met behulp van arrays

Arrays, wezen aaneengesloten geheugenlocaties, bieden een intuïtieve manier om stapels weer te geven. Ze maken O(1) tijdcomplexiteit mogelijk voor toegang tot elementen per index, waardoor snelle push-, pop- en peek-bewerkingen worden gegarandeerd. Bovendien kunnen arrays geheugenefficiënter zijn omdat er geen overhead van pointers is, zoals bij gekoppelde lijsten.

Aan de andere kant hebben traditionele arrays een vaste grootte, wat betekent dat ze, eenmaal geïnitialiseerd, niet meer kunnen worden vergroot of verkleind. Dit kan leiden tot een stapel overloop als er geen toezicht op is. Dit kan worden ondervangen door dynamische arrays (zoals Python's list), waarvan het formaat kan worden gewijzigd, maar deze bewerking is behoorlijk kostbaar.

Laten we, nu dat allemaal uit de weg is, beginnen met het implementeren van onze stackklasse met behulp van arrays in Python. Laten we eerst zelf een klasse maken, met de constructor die de grootte van de stapel als parameter gebruikt:

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

Zoals u kunt zien, hebben we drie waarden in onze klas opgeslagen. De size is de gewenste grootte van de stapel, de stack is de daadwerkelijke array die wordt gebruikt om de stapelgegevensstructuur weer te geven, en de top is de index van het laatste element in de stack array (de bovenkant van de stapel).

Vanaf nu zullen we voor elk van de basisstapelbewerkingen één methode creëren en uitleggen. Elk van deze methoden zal opgenomen zijn in de Stack klasse die we zojuist hebben gemaakt.

Laten we beginnen met de push() methode. Zoals eerder besproken voegt de duwoperatie een element toe aan de bovenkant van de stapel. Allereerst controleren we of de stapel nog ruimte over heeft voor het element dat we willen toevoegen. Als de stapel vol is, verhogen we de Stack Overflow uitzondering. Anders voegen we gewoon het element toe en passen we het aan top en stack overeenkomstig:

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

Nu kunnen we de methode definiëren voor het verwijderen van een element van de bovenkant van de stapel – de pop() methode. Voordat we zelfs maar proberen een element te verwijderen, moeten we controleren of er elementen in de stapel zitten, omdat het geen zin heeft om te proberen een element uit een lege stapel te halen:

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

Ten slotte kunnen we de peek() methode die alleen de waarde retourneert van het element dat zich momenteel bovenaan de stapel bevindt:

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

En dat is het! We hebben nu een klasse die het gedrag van stapels implementeert met behulp van lijsten in Python.

Een stapel implementeren met behulp van gekoppelde lijsten

Gekoppelde lijsten, wezen dynamische datastructuren, kan gemakkelijk groeien en krimpen, wat gunstig kan zijn voor het implementeren van stapels. Omdat gekoppelde lijsten naar behoefte geheugen toewijzen, kan de stapel dynamisch groeien en verkleinen zonder dat het formaat expliciet hoeft te worden aangepast. Een ander voordeel van het gebruik van gekoppelde lijsten om stapels te implementeren is dat push- en pop-bewerkingen slechts eenvoudige aanwijzerwijzigingen vereisen. Het nadeel hiervan is dat elk element in de gekoppelde lijst een extra pointer heeft, waardoor meer geheugen wordt verbruikt in vergelijking met arrays.

Zoals we al hebben besproken in de “Python-gekoppelde lijsten” artikel, is het eerste dat we moeten implementeren voordat de daadwerkelijke gekoppelde lijst een klasse voor een enkel knooppunt is:

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

Deze implementatie slaat slechts twee gegevenspunten op: de waarde die is opgeslagen in het knooppunt (data) en de verwijzing naar het volgende knooppunt (next).

Nu kunnen we op de daadwerkelijke stapelklasse zelf springen. De constructor zal een beetje anders zijn dan de vorige. Het bevat slechts één variabele: de verwijzing naar het knooppunt bovenaan de stapel:

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

Zoals verwacht, de push() method voegt een nieuw element (in dit geval een knooppunt) toe aan de bovenkant van de stapel:

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

De pop() methode controleert of er elementen in de stapel zitten en verwijdert de bovenste als de stapel niet leeg is:

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

Ten slotte peek() methode leest eenvoudigweg de waarde van het element vanaf de bovenkant van de stapel (als die er is):

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

De keuze tussen arrays en gekoppelde lijsten hangt af van de specifieke vereisten en beperkingen van de toepassing.

Hoe u een stapel implementeert met behulp van de ingebouwde structuren van Python

Voor veel ontwikkelaars is het opbouwen van een stack vanaf het begin, ook al is het leerzaam, misschien niet de meest efficiënte manier om een ​​stack in echte toepassingen te gebruiken. Gelukkig zijn veel populaire programmeertalen uitgerust met ingebouwde datastructuren en klassen die op natuurlijke wijze stapelbewerkingen ondersteunen. In deze sectie zullen we het aanbod van Python in dit opzicht verkennen.

Omdat Python een veelzijdige en dynamische taal is, heeft het geen speciale stapelklasse. De ingebouwde datastructuren, met name lijsten en de deque-klasse uit de collections module, kunnen moeiteloos als stapels dienen.

Python-lijsten gebruiken als stapels

Python-lijsten kunnen een stapel behoorlijk effectief emuleren vanwege hun dynamische aard en de aanwezigheid van methoden zoals append() en pop().

• Push-bediening – Een element toevoegen aan de bovenkant van de stapel is net zo eenvoudig als het gebruik van de append() methode:

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

• Pop-operatie – Het verwijderen van het bovenste element kan worden bereikt met behulp van de pop() methode zonder enig argument:

  top_element = stack.pop() 

• Peek-operatie Toegang tot de top zonder te knallen kan worden gedaan met behulp van negatieve indexering:

  top_element = stack[-1] 

gebruik deque Klasse van collecties Module

De deque (afkorting voor double-ended wachtrij) klasse is een ander veelzijdig hulpmiddel voor stapelimplementaties. Het is geoptimaliseerd voor snelle toevoegingen en pops aan beide kanten, waardoor het iets efficiënter is voor stapelbewerkingen dan voor lijsten.

• initialisatie:

  from collections import deque
  stack = deque()
  

• Push-bediening – Vergelijkbaar met lijsten, append() methode wordt gebruikt:

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

• Pop-operatie – Houd van lijstjes, pop() methode doet het werk:

  top_element = stack.pop() 

• Peek-operatie – De aanpak is hetzelfde als bij lijsten:

  top_element = stack[-1] 

Wanneer gebruik je welke?

Hoewel zowel lijsten als deques als stapels kunnen worden gebruikt, als je de structuur voornamelijk als stapel gebruikt (met appends en pops aan één kant), is de deque kan iets sneller zijn vanwege de optimalisatie. Voor de meeste praktische doeleinden en tenzij het om prestatiekritische applicaties gaat, zouden de lijsten van Python echter moeten volstaan.

Potentiële stapelgerelateerde problemen en hoe u deze kunt overwinnen

Hoewel stapels ongelooflijk veelzijdig en efficiënt zijn, net als elke andere datastructuur, zijn ze niet immuun voor mogelijke valkuilen. Het is essentieel om deze uitdagingen te onderkennen bij het werken met stapels en strategieën te hebben om deze aan te pakken. In dit gedeelte duiken we in enkele veelvoorkomende stapelgerelateerde problemen en onderzoeken we manieren om deze op te lossen.

Stack Overflow

Dit gebeurt wanneer wordt geprobeerd een element op een stapel te duwen die zijn maximale capaciteit heeft bereikt. Het is vooral een probleem in omgevingen waar de stapelgrootte vaststaat, zoals in bepaalde programmeerscenario's op laag niveau of bij recursieve functieaanroepen.

Als u op arrays gebaseerde stapels gebruikt, kunt u overwegen om over te stappen op dynamische arrays of implementaties van gekoppelde lijsten, die zichzelf van formaat wijzigen. Een andere stap bij het voorkomen van de stack-overflow is het voortdurend monitoren van de stapelgrootte, vooral vóór push-operaties, en het geven van duidelijke foutmeldingen of prompts voor stack-overflows.

Als stackoverflow optreedt als gevolg van overmatig recursieve aanroepen, overweeg dan iteratieve oplossingen of verhoog de recursielimiet als de omgeving dit toelaat.

Stapel onderstroom

Dit gebeurt wanneer er wordt geprobeerd een element uit een lege stapel te halen. Om dit te voorkomen, moet u altijd controleren of de stapel leeg is voordat u pop- of peek-bewerkingen uitvoert. Retourneer een duidelijke foutmelding of handel de onderstroom netjes af zonder het programma te laten crashen.

In omgevingen waar dit acceptabel is, kunt u overwegen een speciale waarde te retourneren wanneer u van een lege stapel springt om de ongeldigheid van de bewerking aan te geven.

Geheugenbeperkingen

In omgevingen met beperkt geheugen kan zelfs het dynamisch aanpassen van de grootte van stapels (zoals die gebaseerd op gekoppelde lijsten) leiden tot geheugenuitputting als ze te groot worden. Houd daarom het algehele geheugengebruik van de applicatie en de groei van de stack in de gaten. Misschien een zachte dop op de stapelgrootte introduceren.

Onderwerp veiligheidsproblemen

In omgevingen met meerdere threads kunnen gelijktijdige bewerkingen op een gedeelde stapel door verschillende threads leiden tot gegevensinconsistenties of onverwacht gedrag. Mogelijke oplossingen voor dit probleem kunnen zijn:

• Mutexen en sloten – Gebruik mutexen (wederzijdse uitsluitingsobjecten) of vergrendelingen om ervoor te zorgen dat slechts één thread tegelijkertijd bewerkingen op de stapel kan uitvoeren.
• Atomaire operaties – Maak gebruik van atomaire operaties, indien ondersteund door de omgeving, om dataconsistentie te garanderen tijdens push- en pop-operaties.
• Thread-lokale stapels – In scenario's waarin elke thread zijn eigen stack nodig heeft, kunt u overwegen om thread-lokale opslag te gebruiken om elke thread een afzonderlijke stapelinstantie te geven.

Hoewel stapels inderdaad krachtig zijn, zal het zich bewust zijn van hun potentiële problemen en het actief implementeren van oplossingen zorgen voor robuuste en foutloze toepassingen. Het onderkennen van deze valkuilen is de helft van de strijd; de andere helft bestaat uit het toepassen van best practices om ze effectief aan te pakken.

Conclusie

Ondanks hun ogenschijnlijk eenvoudige aard vormen stapels de basis voor veel fundamentele handelingen in de computerwereld. Van het ontleden van complexe wiskundige uitdrukkingen tot het beheren van functieaanroepen: hun bruikbaarheid is breed en essentieel. Terwijl we de ins en outs van deze datastructuur hebben doorgenomen, is het duidelijk dat de kracht ervan niet alleen in de efficiëntie ligt, maar ook in de veelzijdigheid ervan.

Maar zoals bij alle tools hangt de effectiviteit ervan af van de manier waarop het wordt gebruikt. Zorg ervoor dat u een grondig begrip heeft van de principes, mogelijke valkuilen en best practices om ervoor te zorgen dat u de ware kracht van stapels kunt benutten. Of u nu een geheel nieuwe implementatie implementeert of gebruikmaakt van ingebouwde faciliteiten in talen als Python, het is de bewuste toepassing van deze datastructuren die uw oplossingen onderscheidt.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://stackabuse.com/guide-to-stacks-in-python/