c++数据结构队列栈尸体_一本正经的聊数据结构（3）：栈和队列

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「一本正经的聊数据结构(1)：时间复杂度」

「一本正经的聊数据结构(2)：数组与向量」

引言

前一篇内容我们介绍了数组和向量，虽然说向量是数组的一个升级版，但是在另一个维度上，他们都属于线性结构。

那么什么是线性结构呢？

线性结构是一个有序数据元素的集合。常用的线性结构有：线性表，栈，队列，双队列，数组，串。

线性结构是最常用的数据结构，它最大的特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。

线性结构拥有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。

顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的。

链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。

线性结构中存在两种操作受限的使用场景，就是我们本文要介绍的栈和队列。

至于为什么说栈和队列是受限的线型结构，我们下面细聊。

栈

栈是一种比较奇葩的数据结构，栈的结构是支持对象的插入和删除操作，但是，栈操作的范围仅限于栈的某一特定端，就是下面这样的。

栈遵循先进后出( last-in-first-out， LIFO )的规律，这是重点。

栈一般使用两种方式来实现：

顺序表：采用顺序存储结构可以模拟栈存储数据的特点，从而实现栈存储结构。
链表：采用链式存储结构实现栈结构。

注意，这两种实现方式的区别，仅限于数据元素在实际物理空间上存放的相对位置，顺序栈底层采用的是数组，链栈底层采用的是链表。

栈结构我们还是会经常用到，一个非常经典的场景就是在浏览器的后退功能中。

例如我们每次打开一个页面，浏览器都会把这个页面放入栈中，当我们点击后退按钮的时候，在从栈中将这个页面取出来。

顺序栈

顺序栈，是用顺序表实现栈存储结构。

栈存储结构操作数据元素必须遵守「先进后出 LIFO 」的原则。

顺序表的底层是使用数组来实现的，简单理解可以直接理解成数组。

只是栈结构对数据的存取过程有特殊的限制，而数组是没有的。

链栈

链栈，是用链表实现栈存储结构。

链表这个结构在前面没聊过，简单画个图大家理解下：

链表的结构相比较数组而言就稍微有些复杂了，链表的每个节点由两部分组成，一个是存放数据的，叫数据域，另一个是存放指针的，叫指针域。

数组在内存中是连续的，所以我们可以轻松的知道数组的每一个元素的位置，而链表在内存中是分散的，我们需要一个指针来指明下一个元素在哪里。

这里介绍的其实是最简单的一种链表，叫单链表，顾名思义，除了单链表之外还有双链表，这个我们有机会后面再聊。

那么链栈是将链表的头部作为栈顶，尾部作为栈底。

将链表头部作为栈顶的一端，可以避免在实现数据「入栈」和「出栈」操作时做大量遍历链表的耗时操作。

链表的头部作为栈顶，意味着：

在实现数据"入栈"操作时，需要将数据从链表的头部插入。
在实现数据"出栈"操作时，需要删除链表头部的首元节点。

因此，链栈实际上就是一个只能采用头插法插入或删除数据的链表。

Python 实现栈

在 Python 中，栈并不是一个基础数据结构，不过我们可以通过代码来简单的实现它。

因为栈是可以通过两种方式来实现，一种是顺序表，另一种是链表：

首先是最简单的通过顺序表来实现栈，这里使用的是 Python 中的 list 列表：

classStack(object):

def__init__(self):'''        创建空列表实现栈        '''        self.__list = []

defis_empty(self):'''        判断是否为空        :return:        '''return self.__list == []

defpush(self,item):'''        压栈，添加元素        :param item:        :return:        '''        self.__list.append(item)

defpop(self):'''        弹出栈，将元素取出        :return:        '''if self.is_empty():returnelse:return self.__list.pop()

如果不想使用顺序表来实现，还可以使用链表，这里使用的是单链表，链表的结构需要先提前定义：

classNode(object):'''    节点实现    '''def__init__(self,elem):        self.elem = elem        self.next = None

classStack(object):def__init__(self):'''        初始化链表头        '''        self.__head = None

defis_empty(self):return self.__head is None

defpush(self, item):'''        压栈        :param item:        :return:        '''        node = Node(item)        node.next = self.__head        self.__head = node

defpop(self):'''        弹出栈        :return:        '''if self.is_empty():returnelse:            p = self.__head            self.__head = p.nextreturn p.elem

在链表的实现中，我这里先定义了链表的数据结构，然后才定义了栈。

上面两段代码都非常简单，只实现了最简单的两个功能，入栈和出栈，感兴趣的同学可以自己动手实现下。

队列

与栈一样，队列( queue) 也是存放数据对象的一种容器，其中的数据对象也按线性的逻辑次序排列。

队列和栈不一样的地方在于栈是先进后出，而队列是先进先出( first-in-first-out, FIFO )。

同栈一样的是队列也有两种实现方式：

顺序队列：在顺序表的基础上实现的队列结构。
链队列：在链表的基础上实现的队列结构。

Python 中的 Queue

在 Python 的标准库中，Python 为我们提供了线程安全的队列 Queue (总算不用我再自己写个队列了)，使用方法异常简单：

先进先出队列 (FIFO) ：

import queue

q1 = queue.Queue(maxsize=5)

for i in range(5):q1.put(i)

while not q1.empty():print('q1:',q1.get())

# 结果输出q1: 0q1: 1q1: 2q1: 3q1: 4

Queue 这个标准库中，还为我们提供了 LIFO 队列，即先进后出队列，和我们前面介绍的栈非常类似，翻了下源码，看到是使用 list 实现的，和我们上面的实现基本一致，使用方式如下：

import queue

q2 = queue.LifoQueue(maxsize=5)

for i in range(5):q2.put(i)

while not q2.empty():print('q2:',q2.get())

# 结果输出q2: 4q2: 3q2: 2q2: 1q2: 0

本篇内容就这样了，涉及到的代码肯定会上传代码仓库，有兴趣的同学可以去翻翻看。

示例代码

示例代码-Github：https://github.com/meteor1993/python-learning/tree/master/data_structure

示例代码-Gitee：https://gitee.com/inwsy/python-learning/tree/master/data_structure

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