คำแนะนำเกี่ยวกับ Stacks ใน Python

บทนำ

แม้ว่าโครงสร้างข้อมูลบางส่วนจะมีความหลากหลายและสามารถใช้งานได้หลากหลาย แต่โครงสร้างข้อมูลอื่นๆ ก็มีความเชี่ยวชาญและได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับปัญหาเฉพาะ โครงสร้างพิเศษอย่างหนึ่งที่ขึ้นชื่อเรื่องความเรียบง่ายแต่มีประโยชน์ใช้สอยที่โดดเด่นคือ กอง.

ดังนั้นสแต็คคืออะไร? ที่แกนกลางของสแต็กคือโครงสร้างข้อมูลเชิงเส้นที่ตามหลัง LIFO (เข้าหลังออกก่อน) หลักการ. ลองคิดว่ามันเป็นกองจานในโรงอาหาร คุณเอาเฉพาะจานที่อยู่ด้านบนเท่านั้น และเมื่อวางจานใหม่ มันจะไปอยู่ด้านบนของปึก

องค์ประกอบสุดท้ายที่เพิ่มคือองค์ประกอบแรกที่จะถูกลบออก

แต่เหตุใดการทำความเข้าใจสแต็กจึงมีความสำคัญ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา สแต็คได้พบแอปพลิเคชันของตนในด้านต่างๆ มากมาย ตั้งแต่การจัดการหน่วยความจำในภาษาการเขียนโปรแกรมที่คุณชื่นชอบ ไปจนถึงการทำงานของปุ่มย้อนกลับในเว็บเบราว์เซอร์ของคุณ ความเรียบง่ายที่แท้จริงนี้ เมื่อรวมกับความสามารถในการนำไปใช้ได้มากมาย ทำให้สแต็กกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในคลังแสงของนักพัฒนา

ในคู่มือนี้ เราจะเจาะลึกแนวคิดเบื้องหลังสแต็ก การนำไปใช้ กรณีการใช้งาน และอื่นๆ อีกมากมาย เราจะกำหนดว่าสแต็กคืออะไร ทำงานอย่างไร จากนั้นเราจะดูวิธีทั่วไปสองวิธีในการใช้โครงสร้างข้อมูลสแต็กใน Python

แนวคิดพื้นฐานของโครงสร้างข้อมูลสแต็ก

โดยพื้นฐานแล้ว สแต็กนั้นดูเรียบง่ายอย่างหลอกลวง แต่มีความแตกต่างที่ทำให้เกิดการใช้งานที่หลากหลายในโดเมนการคำนวณ ก่อนที่จะเจาะลึกถึงการใช้งานและการใช้งานจริง เรามาทำความเข้าใจแนวคิดหลักที่เกี่ยวข้องกับสแต็กกันก่อน

หลักการ LIFO (เข้าหลังออกก่อน)

LIFO เป็นหลักการชี้นำเบื้องหลังกองซ้อน หมายความว่ารายการสุดท้ายที่จะเข้าสู่สแต็กคือรายการแรกที่ออก คุณลักษณะนี้ทำให้สแต็กแตกต่างจากโครงสร้างข้อมูลเชิงเส้นอื่นๆ เช่น คิว

การดำเนินงานพื้นฐาน

โครงสร้างข้อมูลทั้งหมดถูกกำหนดโดยการดำเนินการที่สนับสนุน สำหรับสแต็ก การดำเนินการเหล่านี้ตรงไปตรงมาแต่มีความสำคัญ:

• ผลัก – เพิ่มองค์ประกอบที่ด้านบนของสแต็ก หากสแต็กเต็ม การดำเนินการนี้อาจส่งผลให้สแต็กโอเวอร์โฟลว์

• ป๊อป – ลบและส่งกลับองค์ประกอบบนสุดของสแต็ก หากสแต็กว่างเปล่า การพยายามป๊อปอาจทำให้สแต็กน้อยเกินไป

• Peek (หรือด้านบน) – สังเกตองค์ประกอบบนสุดโดยไม่ต้องถอดออก การดำเนินการนี้มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการตรวจสอบองค์ประกอบบนสุดปัจจุบันโดยไม่ต้องเปลี่ยนสถานะของสแต็ก

ถึงตอนนี้ ความสำคัญของโครงสร้างข้อมูลสแต็กและแนวคิดพื้นฐานของมันควรจะชัดเจน เมื่อเราก้าวไปข้างหน้า เราจะเจาะลึกถึงการใช้งาน โดยให้ความกระจ่างว่าหลักการพื้นฐานเหล่านี้แปลเป็นโค้ดที่ใช้งานได้จริงอย่างไร

วิธีการใช้ Stack from Scratch ใน Python

เมื่อเข้าใจหลักการพื้นฐานเบื้องหลังกองซ้อนแล้ว ก็ถึงเวลาพับแขนเสื้อขึ้นและเจาะลึกด้านการใช้งานจริงของสิ่งต่างๆ การใช้สแต็กแม้จะตรงไปตรงมา แต่ก็สามารถทำได้หลายวิธี ในส่วนนี้ เราจะสำรวจวิธีการหลักสองวิธีในการใช้งานสแต็ก – โดยใช้อาร์เรย์และรายการที่เชื่อมโยง

การใช้สแต็กโดยใช้อาร์เรย์

อาร์เรย์เป็น ตำแหน่งหน่วยความจำที่อยู่ติดกันเสนอวิธีการที่ใช้งานง่ายในการแสดงสแต็ก ช่วยให้เข้าถึงองค์ประกอบต่างๆ ตามดัชนีได้ O(1) มีความซับซ้อนด้านเวลา ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการดำเนินการแบบพุช ป๊อป และการดูที่รวดเร็ว นอกจากนี้ อาร์เรย์ยังสามารถใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากไม่มีค่าใช้จ่ายของพอยน์เตอร์เหมือนกับในรายการที่เชื่อมโยง

ในทางกลับกัน อาร์เรย์แบบดั้งเดิมจะมีขนาดคงที่ ซึ่งหมายความว่าเมื่อเตรียมใช้งานแล้ว จะไม่สามารถปรับขนาดได้ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ก ล้น หากไม่ได้รับการตรวจสอบ สิ่งนี้สามารถเอาชนะได้ด้วยอาร์เรย์แบบไดนามิก (เช่น Python's list) ซึ่งสามารถปรับขนาดได้ แต่การดำเนินการนี้มีค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูง

เพื่อไม่ให้เกิดปัญหานี้ เรามาเริ่มต้นใช้งานคลาสสแต็กของเราโดยใช้อาร์เรย์ใน Python กันดีกว่า ก่อนอื่น เรามาสร้างคลาสขึ้นมาโดยใช้ Constructor ที่ใช้ขนาดของสแต็กเป็นพารามิเตอร์:

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

อย่างที่คุณเห็น เราได้เก็บค่าสามค่าไว้ในชั้นเรียนของเรา ที่ size คือขนาดของกองที่ต้องการ stack เป็นอาร์เรย์จริงที่ใช้เพื่อแสดงโครงสร้างข้อมูลสแต็กและ top เป็นดัชนีขององค์ประกอบสุดท้ายใน stack อาร์เรย์ (ด้านบนของสแต็ก)

จากนี้ไป เราจะสร้างและอธิบายวิธีการหนึ่งสำหรับการดำเนินการสแต็กพื้นฐานแต่ละรายการ แต่ละวิธีเหล่านั้นจะรวมอยู่ใน Stack คลาสที่เราเพิ่งสร้างขึ้น

มาเริ่มกันที่ push() วิธี. ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การดำเนินการพุชจะเพิ่มองค์ประกอบที่ด้านบนของสแต็ก ก่อนอื่น เราจะตรวจสอบว่าสแต็กมีพื้นที่เหลือสำหรับองค์ประกอบที่เราต้องการเพิ่มหรือไม่ ถ้าสแต็คเต็มเราจะยกให้ Stack Overflow ข้อยกเว้น มิฉะนั้น เราจะเพิ่มองค์ประกอบและปรับ top และ stack ตามนั้น:

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

ตอนนี้เราสามารถกำหนดวิธีการลบองค์ประกอบออกจากด้านบนของสแต็กได้ – pop() วิธี. ก่อนที่เราจะพยายามลบองค์ประกอบออก เราจำเป็นต้องตรวจสอบว่ามีองค์ประกอบใด ๆ ในสแต็กหรือไม่ เนื่องจากไม่มีประโยชน์ที่จะพยายามดึงองค์ประกอบออกจากสแต็กว่าง:

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

สุดท้ายนี้เราสามารถกำหนดได้ว่า peek() วิธีการที่เพิ่งคืนค่าขององค์ประกอบที่อยู่ด้านบนสุดของสแต็ก:

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

แค่นั้นแหละ! ตอนนี้เรามีคลาสที่ใช้พฤติกรรมของสแต็กโดยใช้รายการใน Python

การใช้สแต็กโดยใช้รายการที่เชื่อมโยง

รายการที่เชื่อมโยงอยู่ โครงสร้างข้อมูลแบบไดนามิกสามารถขยายและย่อขนาดได้ง่าย ซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับการนำสแต็กไปใช้ เนื่องจากรายการที่เชื่อมโยงจัดสรรหน่วยความจำตามความจำเป็น สแต็กจึงสามารถขยายและลดขนาดแบบไดนามิกได้โดยไม่จำเป็นต้องปรับขนาดอย่างชัดเจน ข้อดีอีกประการหนึ่งของการใช้รายการที่เชื่อมโยงเพื่อนำสแต็กไปใช้ก็คือการดำเนินการแบบพุชและป๊อปต้องการการเปลี่ยนแปลงตัวชี้แบบง่ายๆ เท่านั้น ข้อเสียคือทุกองค์ประกอบในรายการที่เชื่อมโยงมีตัวชี้เพิ่มเติม ซึ่งใช้หน่วยความจำมากกว่าเมื่อเทียบกับอาร์เรย์

ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วใน “รายการที่เชื่อมโยงของ Python” บทความ สิ่งแรกที่เราต้องดำเนินการก่อนที่ลิงค์ลิสต์จริงจะเป็นคลาสสำหรับโหนดเดียว:

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

การใช้งานนี้จะจัดเก็บข้อมูลเพียงสองจุดเท่านั้น – ค่าที่จัดเก็บไว้ในโหนด (data) และการอ้างอิงไปยังโหนดถัดไป (next).

ตอนนี้เราสามารถกระโดดเข้าสู่คลาสสแต็กจริงได้แล้ว ตัวสร้างจะแตกต่างจากตัวก่อนหน้าเล็กน้อย จะมีเพียงตัวแปรเดียวเท่านั้น - การอ้างอิงถึงโหนดที่ด้านบนของสแต็ก:

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

อย่างที่คาดไว้ push() วิธีการเพิ่มองค์ประกอบใหม่ (โหนดในกรณีนี้) ไปที่ด้านบนของสแต็ก:

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

พื้นที่ pop() วิธีการตรวจสอบว่ามีองค์ประกอบใด ๆ ในสแต็กและลบองค์ประกอบบนสุดออกหากสแต็กไม่ว่างเปล่า:

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

ในที่สุด peek() วิธีการเพียงอ่านค่าขององค์ประกอบจากด้านบนของสแต็ก (ถ้ามี):

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

ตัวเลือกระหว่างอาร์เรย์และรายการที่เชื่อมโยงขึ้นอยู่กับข้อกำหนดและข้อจำกัดเฉพาะของแอปพลิเคชัน

วิธีใช้งาน Stack โดยใช้โครงสร้างในตัวของ Python

สำหรับนักพัฒนาจำนวนมาก การสร้างสแต็กตั้งแต่เริ่มต้นในขณะที่กำลังศึกษาอยู่ อาจไม่ใช่วิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการใช้สแต็กในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง โชคดีที่ภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมจำนวนมากมาพร้อมกับโครงสร้างข้อมูลและคลาสในตัวที่รองรับการทำงานของสแต็กโดยธรรมชาติ ในส่วนนี้ เราจะมาสำรวจข้อเสนอของ Python ในเรื่องนี้

Python เป็นภาษาที่หลากหลายและมีไดนามิก แต่ไม่มีคลาสสแต็กเฉพาะ อย่างไรก็ตามโครงสร้างข้อมูลในตัวโดยเฉพาะรายการและคลาส deque จาก collections โมดูลสามารถทำหน้าที่เป็นสแต็กได้อย่างง่ายดาย

การใช้รายการ Python เป็นสแต็ก

รายการ Python สามารถจำลองสแต็กได้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากลักษณะไดนามิกและการมีอยู่ของวิธีการต่างๆ เช่น append() และ pop().

• การดำเนินการแบบพุช – การเพิ่มองค์ประกอบที่ด้านบนของสแต็กนั้นทำได้ง่ายเพียงแค่ใช้ append() วิธี:

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

• ปฏิบัติการป๊อป – การลบองค์ประกอบบนสุดสามารถทำได้โดยใช้ pop() วิธีการโดยไม่มีข้อโต้แย้งใด ๆ :

  top_element = stack.pop() 

• การดำเนินการแอบดู การเข้าถึงด้านบนโดยไม่ต้อง popping สามารถทำได้โดยใช้การจัดทำดัชนีเชิงลบ:

  top_element = stack[-1] 

การใช้ เดค ชั้นเรียนจาก คอลเลกชัน โมดูล

พื้นที่ deque (ย่อมาจาก double-ended Queue) คลาสเป็นอีกหนึ่งเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับการใช้งานสแต็ก ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการผนวกและป๊อปอย่างรวดเร็วจากปลายทั้งสองด้าน ทำให้มีประสิทธิภาพในการดำเนินการสแต็กมากกว่ารายการเล็กน้อย

• การเขียนอักษรย่อ:

  from collections import deque
  stack = deque()
  

• การดำเนินการแบบพุช – คล้ายกับรายการ append() ใช้วิธีการ:

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

• ปฏิบัติการป๊อป – ชอบรายการ pop() วิธีการทำงาน:

  top_element = stack.pop() 

• การดำเนินการแอบดู – วิธีการจะเหมือนกับรายการ:

  top_element = stack[-1] 

เมื่อใดจึงจะใช้อันไหน?

แม้ว่าทั้ง list และ deques จะสามารถใช้เป็น stacks ได้ แต่ถ้าคุณใช้โครงสร้างเป็น stack เป็นหลัก (โดยต่อท้ายและ pops จากปลายด้านหนึ่ง) deque อาจเร็วขึ้นเล็กน้อยเนื่องจากการเพิ่มประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม เพื่อวัตถุประสงค์ในทางปฏิบัติส่วนใหญ่ และเว้นแต่จะจัดการกับแอปพลิเคชันที่เน้นประสิทธิภาพ รายการของ Python น่าจะเพียงพอแล้ว

ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับกองซ้อนที่อาจเกิดขึ้นและวิธีเอาชนะ

แม้ว่าสแต็กจะมีความหลากหลายและมีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อ เช่นเดียวกับโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ แต่ก็ไม่ได้รับผลกระทบจากข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตระหนักถึงความท้าทายเหล่านี้เมื่อทำงานกับสแต็กและมีกลยุทธ์เพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านั้น ในส่วนนี้ เราจะเจาะลึกปัญหาทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับสแต็ก และสำรวจวิธีแก้ไขปัญหาเหล่านั้น

กองมากเกิน

สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อมีความพยายามที่จะผลักองค์ประกอบลงบนสแต็กที่มีความจุสูงสุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญหาในสภาพแวดล้อมที่มีการแก้ไขขนาดสแต็ก เช่น ในสถานการณ์การเขียนโปรแกรมระดับต่ำหรือการเรียกใช้ฟังก์ชันแบบเรียกซ้ำ

หากคุณใช้สแต็กแบบอาร์เรย์ ให้พิจารณาเปลี่ยนไปใช้อาร์เรย์แบบไดนามิกหรือการใช้งานรายการที่เชื่อมโยง ซึ่งจะปรับขนาดเอง อีกขั้นตอนหนึ่งในการป้องกันสแต็กโอเวอร์โฟลว์คือการตรวจสอบขนาดของสแต็กอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งก่อนการดำเนินการพุช และจัดเตรียมข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่ชัดเจนหรือพร้อมท์สำหรับสแต็กโอเวอร์โฟลว์

หากสแต็กโอเวอร์โฟลว์เกิดขึ้นเนื่องจากการเรียกซ้ำมากเกินไป ให้พิจารณาวิธีแก้ปัญหาแบบวนซ้ำหรือเพิ่มขีดจำกัดการเรียกซ้ำหากสภาพแวดล้อมอนุญาต

กองอันเดอร์โฟลว์

สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อมีความพยายามที่จะเปิดองค์ประกอบจากสแต็กว่าง เพื่อป้องกันไม่ให้สิ่งนี้เกิดขึ้น ให้ตรวจสอบเสมอว่าสแต็กว่างเปล่าหรือไม่ก่อนดำเนินการดำเนินการป๊อปหรือดู ส่งคืนข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่ชัดเจนหรือจัดการอันเดอร์โฟลว์อย่างสวยงามโดยไม่ทำให้โปรแกรมหยุดทำงาน

ในสภาพแวดล้อมที่ยอมรับได้ ให้พิจารณาส่งคืนค่าพิเศษเมื่อดึงข้อมูลจากสแต็กว่างเพื่อบ่งชี้ถึงความไม่ถูกต้องของการดำเนินการ

ข้อ จำกัด ของหน่วยความจำ

ในสภาพแวดล้อมที่จำกัดหน่วยความจำ แม้แต่การปรับขนาดสแต็กแบบไดนามิก (เช่น ที่อิงตามรายการที่เชื่อมโยง) ก็อาจทำให้หน่วยความจำหมดได้หากสแต็กมีขนาดใหญ่เกินไป ดังนั้นควรจับตาดูการใช้หน่วยความจำโดยรวมของแอปพลิเคชันและการเติบโตของสแต็ก บางทีอาจใช้ฝาปิดแบบอ่อนกับขนาดของปึก

ข้อกังวลด้านความปลอดภัยของด้าย

ในสภาพแวดล้อมแบบมัลติเธรด การดำเนินการพร้อมกันบนสแต็กที่ใช้ร่วมกันโดยเธรดที่แตกต่างกันอาจทำให้ข้อมูลไม่สอดคล้องกันหรือเกิดพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด วิธีแก้ไขที่เป็นไปได้สำหรับปัญหานี้อาจเป็น:

• Mutex และล็อค – ใช้ mutexes (อ็อบเจ็กต์การแยกร่วมกัน) หรือการล็อคเพื่อให้แน่ใจว่ามีเพียงเธรดเดียวเท่านั้นที่สามารถดำเนินการบนสแต็กในเวลาที่กำหนด
• ปฏิบัติการปรมาณู – ใช้ประโยชน์จากการดำเนินงานของอะตอมมิก หากสภาพแวดล้อมรองรับ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกันระหว่างการดำเนินการพุชและป๊อป
• สแต็คภายในเธรด – ในสถานการณ์ที่แต่ละเธรดต้องการสแต็ก ให้พิจารณาใช้พื้นที่จัดเก็บภายในเธรดเพื่อให้แต่ละเธรดมีอินสแตนซ์สแต็กแยกกัน

แม้ว่าสแต็กจะมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง แต่การตระหนักถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและการนำโซลูชันไปใช้อย่างกระตือรือร้นจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันจะมีประสิทธิภาพและปราศจากข้อผิดพลาด การตระหนักถึงข้อผิดพลาดเหล่านี้มีชัยไปกว่าครึ่ง ส่วนอีกครึ่งหนึ่งกำลังนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมาใช้เพื่อแก้ไขปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ

สรุป

Stacks แม้จะดูเรียบง่าย แต่ก็เป็นรากฐานของการดำเนินการพื้นฐานหลายประการในโลกของคอมพิวเตอร์ ตั้งแต่การแยกวิเคราะห์นิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนไปจนถึงการจัดการการเรียกใช้ฟังก์ชัน ยูทิลิตี้เหล่านี้มีความกว้างขวางและจำเป็น ขณะที่เราสำรวจโครงสร้างข้อมูลแบบเจาะลึก เป็นที่ชัดเจนว่าจุดแข็งของมันไม่เพียงอยู่ที่ประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความอเนกประสงค์ด้วย

อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับเครื่องมือทั้งหมด ประสิทธิภาพของมันขึ้นอยู่กับวิธีการใช้งาน เพียงให้แน่ใจว่าคุณมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับหลักการ ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะสามารถควบคุมพลังที่แท้จริงของสแต็คได้ ไม่ว่าคุณจะใช้งานตั้งแต่เริ่มต้นหรือใช้ประโยชน์จากสิ่งอำนวยความสะดวกในตัวในภาษาต่างๆ เช่น Python การนำโครงสร้างข้อมูลเหล่านี้ไปใช้อย่างรอบคอบจะทำให้โซลูชันของคุณแตกต่างออกไป

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://stackabuse.com/guide-to-stacks-in-python/