Python数据结构篇(一)—— 顺序栈和链栈的实现

文章目录

    • 一、前言
    • 二、顺序栈的实现
    • 三、链栈的实现
    • 四、其他数据结构实现

一、前言

如果是研究算法的小伙伴,可能会经常用到栈、队列、单链表、双链表等数据结构,而Python语言中本身是没有这些数据结构的,不像C/C++可以直接调用STL库。在这里笔者将会通过几篇博客详细介绍在Python中实现上述常用的数据结构,因此本文主要面向初学Python算法和数据结构的小伙伴们。

二、顺序栈的实现

虽然在Python中没有栈这一数据结构,但是Python有更强大的列表list。list其实是Python内嵌数据结构中使用最多的,它功能十分强大。我们通常所说的栈其实指的是顺序栈,这里将通过list来实现顺序栈。主要的实现代码如下:


	class Stack:
	    """
	    Sequential Stack implement
	    """
	
	    def __init__(self):
	        """
	        initialize an empty Stack, __stack means it's a private member
	        """
	        self.__stack = []
	
	    def top(self):
	        """
	        get the top element of Stack
	        :return: if Stack is empty return None, else return the top element
	        """
	        return None if self.isEmpty() else self.__stack[-1]
	
	    def push(self, obj):
	        """
	        push an element into Stack
	        :param obj: object to be pushed
	        """
	        self.__stack.append(obj)
	
	    def pop(self):
	        """
	        pop the top element from Stack
	        :return: if Stack is empty return None, else return the popped element
	        """
	        return None if self.isEmpty() else self.__stack.pop()
	
	    def clear(self):
	        """
	        clear the whole Stack
	        """
	        self.__stack.clear()
	
	    def isEmpty(self):
	        """
	        judge the Stack is empty or not
	        :return: bool value
	        """
	        return self.length() == 0
	
	    def length(self):
	        """
	        get the length of Stack
	        :return:
	        """
	        return len(self.__stack)

上面各个函数的功能都有注释,也不用多说了,值得注意的有两点:

  1. 取栈顶元素(top方法)和出栈操作(pop方法)的时候,一定要处理栈为空的情况,不然会抛出索引越界的错误。
  2. 对比C/C++、Java语言中的类实现,可以发现类的数据成员通常分为public、protected、private三种,虽然在Python中没有这三个修饰符,但是Python同样可以为数据成员定义访问权限
    (1)如果要设定公有的成员,无需其他操作,直接self加上数据成员即可,比如self.stack
    (2)如果要设定受保护的成员,需在数据成员之前添加单个下划线 _ ,比如self._stack
    (3)如果要设定私有的成员,需在数据成员之前添加两个下划线 __ ,如上面初始化函数中所示的self.__stack

三、链栈的实现

要实现链式栈,首先需要定义链式节点,链式节点需要两个属性:一个是用于存储当前节点的值,另一个是指向下一个节点的指针。链式节点的定义如下:


	class LinkNode:
	    """
	    Link Node definition
	    """
	
	    def __init__(self):
	        self.data = None
	        self.next = None

有了上述链式节点的定义,那么我们就能够很好地实现链式栈了,具体的实现代码如下所示。关于链式栈的方法也有注释进行说明,相信大家都能看懂,需要注意的也在前面说明了。


	class LinkStack:
	    """
	    Link Stack implement
	    """
	
	    def __init__(self):
	        """
	        initialize an empty Link Stack
	        """
	        self.__link_stack = LinkNode()
	
	    def top(self):
	        """
	        get the top element of Link Stack
	        :return: if Link Stack is empty return None, else return the top element
	        """
	        return None if self.isEmpty() else self.__link_stack.next.data
	
	    def push(self, obj):
	        """
	        push an element into Link Stack
	        :param obj: object to be pushed
	        """
	        node = LinkNode()
	        node.data = obj
	        node.next = self.__link_stack.next
	        self.__link_stack.next = node
	
	    def pop(self):
	        """
	        pop the top element from Link Stack
	        :return: if Link Stack is empty return None, else return the popped element
	        """
	        if self.isEmpty():
	            return None
	        else:
	            next_node = self.__link_stack.next
	            self.__link_stack.next = next_node.next
	            return next_node.data
	
	    def clear(self):
	        """
	        clear the whole Link Stack
	        """
	        self.__link_stack = LinkNode()
	
	    def isEmpty(self):
	        """
	        judge the Link Stack is empty or not
	        :return: bool value
	        """
	        return self.__link_stack.next is None
	
	    def length(self):
	        """
	        get the length of Link Stack
	        :return:
	        """
	        count = 0
	        curr_node = self.__link_stack.next
	        while curr_node:
	            count += 1
	            curr_node = curr_node.next
	        return count

四、其他数据结构实现

关于其他常用数据结构的实现,可参考下面的链接:

  1. Python数据结构篇(二)—— 顺序队列和优先队列的实现
  2. Python数据结构篇(三)—— 链表的实现(待更新)
  3. Python数据结构篇(四)—— 二叉树的实现(待更新)

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