Einleitung

Während einige Datenstrukturen vielseitig sind und in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden können, sind andere spezialisiert und für die Behandlung spezifischer Probleme konzipiert. Eine solche spezielle Struktur, die für ihre Einfachheit und dennoch bemerkenswerte Nützlichkeit bekannt ist, ist die Stapel.

Was ist also ein Stapel? Im Kern ist ein Stapel eine lineare Datenstruktur, die dem folgt LIFO (Last In First Out)-Prinzip. Stellen Sie es sich wie einen Stapel Teller in einer Cafeteria vor; Sie nehmen nur den Teller, der oben liegt, und wenn Sie einen neuen Teller platzieren, wird dieser oben auf den Stapel gelegt.

Das zuletzt hinzugefügte Element ist das erste Element, das entfernt wird

Aber warum ist es so wichtig, den Stack zu verstehen? Im Laufe der Jahre haben Stacks ihre Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen gefunden, von der Speicherverwaltung in Ihren bevorzugten Programmiersprachen bis hin zur Zurück-Schaltflächenfunktion in Ihrem Webbrowser. Diese inhärente Einfachheit, kombiniert mit seiner umfassenden Anwendbarkeit, macht den Stack zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Arsenal eines Entwicklers.

In diesem Leitfaden werden wir uns eingehend mit den Konzepten hinter Stacks, ihrer Implementierung, Anwendungsfällen und vielem mehr befassen. Wir definieren, was Stacks sind, wie sie funktionieren, und werfen dann einen Blick auf zwei der gängigsten Methoden zur Implementierung der Stack-Datenstruktur in Python.

Grundlegende Konzepte einer Stapeldatenstruktur

Im Wesentlichen ist ein Stack täuschend einfach, weist jedoch Nuancen auf, die ihm vielseitige Anwendungen im Computerbereich ermöglichen. Bevor wir uns mit den Implementierungen und praktischen Anwendungen befassen, stellen wir sicher, dass wir ein fundiertes Verständnis der Kernkonzepte rund um Stacks haben.

Das LIFO-Prinzip (Last In First Out).

LIFO ist das Leitprinzip eines Stacks. Dies bedeutet, dass der letzte Gegenstand, der in den Stapel gelangt, auch der erste ist, der ihn verlässt. Dieses Merkmal unterscheidet Stapel von anderen linearen Datenstrukturen, wie z. B. Warteschlangen.

Hinweis: Ein weiteres nützliches Beispiel, das Ihnen hilft, sich mit der Funktionsweise von Stapeln vertraut zu machen, besteht darin, sich vorzustellen, wie Menschen in einen Stapel ein- und aussteigen Aufzug - Die letzte Person, die einen Aufzug betritt, ist die erste, die aussteigt!

Grundoperationen

Jede Datenstruktur wird durch die von ihr unterstützten Operationen definiert. Für Stapel sind diese Vorgänge unkompliziert, aber wichtig:

• Push – Fügt ein Element oben im Stapel hinzu. Wenn der Stapel voll ist, kann dieser Vorgang zu einem Stapelüberlauf führen.

• Pop – Entfernt das oberste Element des Stapels und gibt es zurück. Wenn der Stapel leer ist, kann der Versuch eines Pops zu einem Stapelunterlauf führen.

• Peek (oder Top) – Beobachtet das oberste Element, ohne es zu entfernen. Dieser Vorgang ist nützlich, wenn Sie das aktuelle oberste Element überprüfen möchten, ohne den Status des Stapels zu ändern.

Mittlerweile sollte die Bedeutung der Stack-Datenstruktur und ihrer Grundkonzepte offensichtlich sein. Im weiteren Verlauf werden wir uns mit den Implementierungen befassen und beleuchten, wie diese Grundprinzipien in praktischen Code umgesetzt werden.

So implementieren Sie einen Stack von Grund auf in Python

Nachdem wir die Grundprinzipien von Stacks verstanden haben, ist es an der Zeit, die Ärmel hochzukrempeln und uns mit der praktischen Seite der Dinge zu befassen. Die Implementierung eines Stacks ist zwar unkompliziert, kann aber auf verschiedene Arten angegangen werden. In diesem Abschnitt untersuchen wir zwei Hauptmethoden zum Implementieren eines Stapels – die Verwendung von Arrays und verknüpften Listen.

Implementieren eines Stacks mithilfe von Arrays

Arrays, Sein zusammenhängende Speicherortebieten eine intuitive Möglichkeit, Stapel darzustellen. Sie ermöglichen eine O(1)-Zeitkomplexität für den Zugriff auf Elemente über den Index und gewährleisten so schnelle Push-, Pop- und Peek-Vorgänge. Außerdem können Arrays speichereffizienter sein, da kein Zeigeraufwand wie bei verknüpften Listen entsteht.

Andererseits haben herkömmliche Arrays eine feste Größe, was bedeutet, dass ihre Größe nach der Initialisierung nicht mehr geändert werden kann. Dies kann dazu führen, dass a Stapelüberlauf wenn nicht überwacht. Dies kann durch dynamische Arrays (wie die von Python) überwunden werden list), dessen Größe geändert werden kann, dieser Vorgang ist jedoch recht kostspielig.

Wenn das alles geklärt ist, beginnen wir mit der Implementierung unserer Stack-Klasse mithilfe von Arrays in Python. Erstellen wir zunächst eine Klasse selbst mit dem Konstruktor, der die Größe des Stapels als Parameter verwendet:

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

Wie Sie sehen, haben wir in unserer Klasse drei Werte gespeichert. Der size ist die gewünschte Größe des Stapels, der stack ist das tatsächliche Array, das zur Darstellung der Stapeldatenstruktur verwendet wird, und das top ist der Index des letzten Elements im stack Array (die Oberseite des Stapels).

Von nun an erstellen und erklären wir eine Methode für jede der grundlegenden Stapeloperationen. Jede dieser Methoden wird in der enthalten sein Stack Klasse, die wir gerade erstellt haben.

Beginnen wir mit dem Start push() Methode. Wie bereits erläutert, fügt die Push-Operation ein Element oben im Stapel hinzu. Zunächst prüfen wir, ob im Stapel noch Platz für das Element ist, das wir hinzufügen möchten. Wenn der Stapel voll ist, erhöhen wir den Stack Overflow Ausnahme. Andernfalls fügen wir einfach das Element hinzu und passen es an top und stack entsprechend:

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

Jetzt können wir die Methode zum Entfernen eines Elements von der Oberseite des Stapels definieren – die pop() Methode. Bevor wir überhaupt versuchen, ein Element zu entfernen, müssen wir prüfen, ob sich Elemente im Stapel befinden, da es keinen Sinn macht, ein Element aus einem leeren Stapel zu entfernen:

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

Schließlich können wir die definieren peek() Methode, die lediglich den Wert des Elements zurückgibt, das sich derzeit oben im Stapel befindet:

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

Und das ist es! Wir haben jetzt eine Klasse, die das Verhalten von Stapeln mithilfe von Listen in Python implementiert.

Implementieren eines Stapels mithilfe verknüpfter Listen

Verknüpfte Listen, Sein dynamische Datenstrukturen, kann leicht wachsen und schrumpfen, was für die Implementierung von Stapeln von Vorteil sein kann. Da verknüpfte Listen den Speicher nach Bedarf zuweisen, kann der Stapel dynamisch wachsen und verkleinern, ohne dass eine explizite Größenänderung erforderlich ist. Ein weiterer Vorteil der Verwendung verknüpfter Listen zur Implementierung von Stapeln besteht darin, dass Push- und Pop-Vorgänge nur einfache Zeigeränderungen erfordern. Der Nachteil dabei ist, dass jedes Element in der verknüpften Liste einen zusätzlichen Zeiger hat, was im Vergleich zu Arrays mehr Speicher verbraucht.

Wie wir bereits im besprochen haben „Python-verknüpfte Listen“ Artikel: Das erste, was wir vor der eigentlichen verknüpften Liste implementieren müssten, ist eine Klasse für einen einzelnen Knoten:

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

Diese Implementierung speichert nur zwei Datenpunkte – den im Knoten gespeicherten Wert (data) und der Verweis auf den nächsten Knoten (next).

Unsere dreiteilige Serie über verknüpfte Listen in Python:

Jetzt können wir auf die eigentliche Stack-Klasse selbst springen. Der Konstruktor wird sich ein wenig vom vorherigen unterscheiden. Es enthält nur eine Variable – den Verweis auf den Knoten oben im Stapel:

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

Wie erwartet ist die push() Die Methode fügt ein neues Element (in diesem Fall Knoten) oben im Stapel hinzu:

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

Das pop() Die Methode prüft, ob sich Elemente im Stapel befinden, und entfernt das oberste Element, wenn der Stapel nicht leer ist:

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

Schließlich wird der peek() Die Methode liest einfach den Wert des Elements oben im Stapel (falls vorhanden):

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

Hinweis: Die Schnittstelle von beidem Stack Klassen sind gleich – der einzige Unterschied besteht in der internen Implementierung der Klassenmethoden. Das bedeutet, dass Sie problemlos zwischen verschiedenen Implementierungen wechseln können, ohne sich um die Interna der Klassen kümmern zu müssen.

Die Wahl zwischen Arrays und verknüpften Listen hängt von den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen der Anwendung ab.

So implementieren Sie einen Stack mithilfe der integrierten Strukturen von Python

Für viele Entwickler ist der Aufbau eines Stacks von Grund auf zwar lehrreich, aber möglicherweise nicht die effizienteste Möglichkeit, einen Stack in realen Anwendungen zu verwenden. Glücklicherweise sind viele gängige Programmiersprachen mit integrierten Datenstrukturen und Klassen ausgestattet, die Stack-Operationen auf natürliche Weise unterstützen. In diesem Abschnitt werden wir die diesbezüglichen Angebote von Python untersuchen.

Da Python eine vielseitige und dynamische Sprache ist, gibt es keine eigene Stack-Klasse. Allerdings sind seine integrierten Datenstrukturen, insbesondere Listen und die Deque-Klasse aus dem collections Modul, können mühelos als Stapel dienen.

Verwenden von Python-Listen als Stapel

Python-Listen können einen Stapel aufgrund ihrer dynamischen Natur und der Anwesenheit von Methoden wie sehr effektiv emulieren append() und pop().

• Push-Bedienung – Das Hinzufügen eines Elements oben zum Stapel ist so einfach wie die Verwendung von append() Verfahren:

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

• Pop-Operation – Das Entfernen des obersten Elements kann mit dem erreicht werden pop() Methode ohne Argument:

  top_element = stack.pop() 

• Peek-Operation Der Zugriff auf die Oberseite ohne Knacken kann mithilfe einer negativen Indizierung erfolgen:

  top_element = stack[-1] 

Die richtigen worüber Klasse von Produktauswahl Modul

Das deque (kurz für Double-Ended Queue)-Klasse ist ein weiteres vielseitiges Tool für Stack-Implementierungen. Es ist für schnelle Anhänge und Pops von beiden Enden optimiert, wodurch es für Stapelvorgänge etwas effizienter ist als für Listen.

• Initialisierung:

  from collections import deque
  stack = deque()
  

• Push-Bedienung – Ähnlich wie Listen, append() Methode wird verwendet:

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

• Pop-Operation – Wie Listen, pop() Methode erledigt den Job:

  top_element = stack.pop() 

• Peek-Operation – Die Vorgehensweise ist die gleiche wie bei Listen:

  top_element = stack[-1] 

Wann welche verwenden?

Während sowohl Listen als auch Deques als Stapel verwendet werden können, wenn Sie die Struktur hauptsächlich als Stapel verwenden (mit Anhängen und Pops von einem Ende), ist die deque kann aufgrund seiner Optimierung etwas schneller sein. Für die meisten praktischen Zwecke und sofern es sich nicht um leistungskritische Anwendungen handelt, sollten die Listen von Python jedoch ausreichen.

Hinweis: Dieser Abschnitt befasst sich mit den integrierten Angeboten von Python für stapelähnliches Verhalten. Sie müssen das Rad nicht unbedingt neu erfinden (indem Sie den Stack von Grund auf implementieren), wenn Sie über so leistungsstarke Tools verfügen.

Mögliche Stack-bezogene Probleme und wie man sie überwindet

Obwohl Stacks wie jede andere Datenstruktur unglaublich vielseitig und effizient sind, sind sie nicht vor potenziellen Fallstricken gefeit. Es ist wichtig, diese Herausforderungen bei der Arbeit mit Stacks zu erkennen und Strategien zu haben, um sie anzugehen. In diesem Abschnitt gehen wir auf einige häufig auftretende Stack-bezogene Probleme ein und erkunden Möglichkeiten, diese zu überwinden.

Stapelüberlauf

Dies geschieht, wenn versucht wird, ein Element auf einen Stapel zu verschieben, der seine maximale Kapazität erreicht hat. Dies ist insbesondere in Umgebungen ein Problem, in denen die Stapelgröße festgelegt ist, beispielsweise in bestimmten Low-Level-Programmierszenarien oder rekursiven Funktionsaufrufen.

Wenn Sie Array-basierte Stapel verwenden, sollten Sie einen Wechsel zu dynamischen Arrays oder Implementierungen verknüpfter Listen in Betracht ziehen, deren Größe sich selbst ändert. Ein weiterer Schritt zur Verhinderung des Stapelüberlaufs besteht darin, die Größe des Stapels kontinuierlich zu überwachen, insbesondere vor Push-Vorgängen, und klare Fehlermeldungen oder Eingabeaufforderungen für Stapelüberläufe bereitzustellen.

Wenn aufgrund übermäßiger rekursiver Aufrufe ein Stapelüberlauf auftritt, ziehen Sie iterative Lösungen in Betracht oder erhöhen Sie das Rekursionslimit, wenn die Umgebung dies zulässt.

Stapelunterlauf

Dies geschieht, wenn versucht wird, ein Element aus einem leeren Stapel zu entfernen. Um dies zu verhindern, prüfen Sie immer, ob der Stapel leer ist, bevor Sie Pop- oder Peek-Vorgänge ausführen. Geben Sie eine eindeutige Fehlermeldung zurück oder behandeln Sie den Unterlauf ordnungsgemäß, ohne dass das Programm abstürzt.

Erwägen Sie in Umgebungen, in denen dies akzeptabel ist, die Rückgabe eines Sonderwerts beim Abrufen aus einem leeren Stapel, um die Ungültigkeit des Vorgangs anzuzeigen.

Speicherbeschränkungen

In Umgebungen mit begrenztem Speicher kann selbst die dynamische Größenänderung von Stapeln (z. B. solche, die auf verknüpften Listen basieren) zu einer Speichererschöpfung führen, wenn sie zu groß werden. Behalten Sie daher die Gesamtspeichernutzung der Anwendung und das Wachstum des Stapels im Auge. Vielleicht eine weiche Obergrenze für die Stapelgröße einführen.

Bedenken hinsichtlich der Thread-Sicherheit

In Umgebungen mit mehreren Threads können gleichzeitige Vorgänge auf einem gemeinsam genutzten Stapel durch verschiedene Threads zu Dateninkonsistenzen oder unerwartetem Verhalten führen. Mögliche Lösungen für dieses Problem könnten sein:

• Mutexe und Sperren – Verwenden Sie Mutexe (Objekte mit gegenseitigem Ausschluss) oder Sperren, um sicherzustellen, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt nur ein Thread Operationen auf dem Stapel ausführen kann.
• Atomare Operationen – Nutzen Sie atomare Vorgänge, sofern diese von der Umgebung unterstützt werden, um die Datenkonsistenz bei Push- und Pop-Vorgängen sicherzustellen.
• Thread-lokale Stapel – In Szenarien, in denen jeder Thread seinen Stapel benötigt, sollten Sie die Verwendung von Thread-lokalem Speicher in Betracht ziehen, um jedem Thread seine separate Stapelinstanz zu geben.

Obwohl Stacks in der Tat leistungsstark sind, gewährleistet die Kenntnis ihrer potenziellen Probleme und die aktive Umsetzung von Lösungen robuste und fehlerfreie Anwendungen. Das Erkennen dieser Fallstricke ist die halbe Miete – die andere Hälfte besteht darin, Best Practices zu übernehmen, um sie effektiv anzugehen.

Zusammenfassung

Stapel sind trotz ihrer scheinbar einfachen Natur die Grundlage für viele grundlegende Vorgänge in der Computerwelt. Von der Analyse komplexer mathematischer Ausdrücke bis hin zur Verwaltung von Funktionsaufrufen ist ihr Nutzen vielfältig und unverzichtbar. Als wir die Besonderheiten dieser Datenstruktur kennengelernt haben, wurde deutlich, dass ihre Stärke nicht nur in ihrer Effizienz, sondern auch in ihrer Vielseitigkeit liegt.

Wie bei allen Werkzeugen hängt die Wirksamkeit jedoch davon ab, wie es verwendet wird. Stellen Sie einfach sicher, dass Sie die Prinzipien, potenziellen Fallstricke und Best Practices gründlich verstehen, um sicherzustellen, dass Sie die wahre Leistungsfähigkeit von Stacks nutzen können. Unabhängig davon, ob Sie eine Lösung von Grund auf implementieren oder integrierte Funktionen in Sprachen wie Python nutzen, ist es die sorgfältige Anwendung dieser Datenstrukturen, die Ihre Lösungen von anderen abhebt.

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