程序猿日志——数据结构：栈

导语：
近期打算开一系列基于JavaScript的数据结构和算法的文章，这一系列文章属于小羊的计算机基础文集的范畴，目的是夯实编程的基础。

目录

1. 建立基本认识

2. 环境搭建

3. 栈

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学习是有目的的，那么学习数据结构和算法的目的是什么？我不禁自问？

建立基本认识

学习数据结构和算法仅仅是为了扩展知识面，那么可学的东西多的去了，为什么偏偏选中这两者呢？所以理由不成立！

学习数据结构和算法是为了锻炼思维，那么倒不如参加一个脑力训练营来的行之有效！

所以，我给自己一个学习数据结构和算法的理由是为了编程思维的增进！

往往学习到一定阶段的程序猿，比如我就会陷入一定的瓶颈，对于项目涉及到复杂的功能，往往感觉十分不好下手，为什么，因为没有建立好一个良好的编程思维，思维不清晰，代码无法下手！

因此，解决这一问题，还需要理解程序是什么入手

程序是什么

程序是为了求解问题而生！
我们写的每一个程序都是为了解决特定的问题，那么我们就需要一个套路去实现从现实中获取问题到编写程序解决问题的思维过程；

计算机问题求解概念模型

举个栗子：

一列火车通过一座长300米的铁桥.完全通过所用的时间为20秒.完全在桥上的时间为10秒.求火车的车长以及它的速度.

• 问题：就是上述用自然语言描述的问题，也是我们在工作中遇到各种各样问题的自然语言表达；
• 问题分析：直接基于自然语言分析问题，不同人容易产生不同理解，从而无法统一问题规范；因此通过形式化或抽象化的思维方式，统一描述规范，然后大伙都看的懂，最后采用数理化方法建立数学模型，为后面设计程序奠定基础；

问题的形式化

数学模型：2个约束条件

• 算法设计：求解上述问题的解决步骤，算法作为一种解题思维需要载体去表现，因此算法的表现形式可分为自然语言、程序流程图和伪代码，其中自然语言适合描述宏观的问题求解步骤，程序流程图和伪代码分别从形象化和程序化角度描述具体的问题求解方法；
  这里采用伪代码形式去进行算法设计

//要求出火车车长l，和速度v，根据已知约束条件
//采用穷举法，算法类型的一种，特点是将每一种结果都能进行测试，一定可以得到问题的解，缺点是计算规模随计算复杂度提升而骤增
v=0
l = 0
while(true){
  if(300-2l === 10v) break
  v++
  l =20v-300
}
console.log(v,l)

上面使用了穷举法的算法类型，具体算法类型还包括递推法、回溯法、分治法、贪心法、动态规范法、递归和迭代法，算法设计完之后还要进行算法分析，分析的指标包括时间复杂度和空间复杂度；

• 数据设计：算法设计中离不开数据，程序运行的过程就是数据处理的过程，程序运行完毕要么返回一个值，要么产生副作用（比如标准输出）。采用合适的数据结构对提高程序性能极其重要，数据结构可以包括数据的逻辑结构和存储结构，逻辑结构可分为集合、线性表、树形结构、图结构，存储结构可分为顺序结构和链式结构，这些概念以后会详谈；
• 程序：有了算法和数据结构，就可以结合特定的编程语言写程序，以JavaScript为例

function app(){
  var velocity=0,length;
    while(true){
      velocity++
      length = 20*velocity-300
      if(300-2*length === velocity*10) break
  }
  console.log('车的长度：'+ length,'车的速度：'+velocity)
}
app()
//"车的长度：60"
//"车的速度：18"

• 程序运行与问题的解：通过上面的套路，将一个自然语言描述的问题，通过问题的抽象和形式化，然后利用数学工具进行数学建模，将数学模型从算法和数据结构两方面进行设计，得到适合编程的语言描述，最终编写出程序并运行，问题求解完成；

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环境搭建

• 编辑器：有个不错的编辑器去写代码；
• 浏览器：浏览器是JavaScript的解释器和运行环境；
• Node：有个Node也不错，可以不用打开浏览器，一个Node命令直接跑代码；

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栈

栈是我们要学习的第一个数据结构，先了解一下什么是栈？
栈可以理解为时一种受限的数组，遵从后进先出原则的有序集合，比如一摞书，你最先拿得到的一般是最上面的书，放一本新书也是放在最上面；

数据结构：栈

//创建一个类表示栈
function Stack(){
  var items = []//声明一个数据结构保存栈元素
  //每次将元素谈添加到栈顶
  this.push = function(){
     var elems = [].slice.call(arguments)
      elems.map((item)=>{
        items.push(item)
    })
  }
  //每次从栈顶删除元素并返回该元素
  this.pop = function(){
    return items.pop()
  }
  //获取栈顶的元素
  this.peek = function(){
    return items[items.length-1]
  }
  //判断是否为空栈
  this.isEmpty = function(){
    return items.length == 0
  }
  //清空栈
  this.clear = function(){
    items = []
  }
  //获取栈元素的个数
  this.size = function(){
    return items.length
  }
  //标准输出栈
  this.print = function(){
    console.log(items)
  }
}

测试用例

var stack = new Stack()
stack.isEmpty()//true
stack.push('foo')
stack.push('bar','baz')
stack.print()//['foo','bar','baz']
stack.pop()//'baz'
stack.size()//2
stack.clear()
stack.print()//[]

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小结：

• 程序猿日志的第一篇文章讲解了数据结构的栈结构，栈结构是线性结构的子集，线性结构可分为线性表、堆栈（注意JS中的堆和栈是两种存储空间）、队列；
• 线性表可以看做是数组；
• 堆栈，这里指栈，是本文主要探讨的内容，是一种受限的数组（线性表），栈中的元素的操作只能在栈顶进行；
• 本文还对为什么要学习数据结构和算法进行了简单的阐述，通过计算机问题求解概念模型论证算法和数据结构的重要性；

本文以及以后系列文章的代码push在小羊的github地址，如有需要，可下载源码；