2024-08-22|閱讀時間 ‧ 約 19 分鐘

🧱用Python 與 串列 來實現 Stack(堆疊)

在之前的教學中,已經學會了Node和Linked List的實作,
用Python實現了單向鏈結串列Singly linked list雙向鏈結串列Doubly linked list

今天要承接之前打下的基礎,用雙向鏈結串列來實作Stack 堆疊。


定義

是一個線性長條狀的資料結構。

規定推入資料取出資料都必須在頂端TOP操作。

(就像餐廳疊盤子,或者,書桌上疊書本的那種感覺。)

也由於這項規定,Stack先天具有先進後出First-in Last-out的這種特質。


支援的操作與介面


stack.push(data)

推入一筆新資料data進入stack的頂端。


stack.top()

取得stack頂端目前的資料。


stack.pop()

取得stack頂端目前的資料,並且將此資料從stack頂端移除。


len( stack )

取得stack的大小,也就是現在有幾筆資料存在stack裡。


stack.is_empty()

判斷stack是否為空。


優點

1.在頂端新增、取得、移除資料是O(1) 常數時間

2.可以根據需求動態延伸或縮短,有效利用記憶體空間。


缺點

1.不支援random acess,不支援Stack[ index ] 這種操作。

2.如果要取得下層的資料,必須先將頂端的資料移除


Stack的class定義 與 建構子(初始化函式)

class Stack:

  def __init__(self):
# 底層用 雙向鏈結串列來實作 Stack
    self.stack = LinkedList()

Stack常見的function實現


1.在stack頂端插入新元素


直接在stack頂端放入新元素,對應的底層實作就是在尾巴串上新結點。


時間複雜度: O(1) 常數時間

  def push(self, data):

    self.stack.insertAtTail(data)
    return

2.讀取stack頂端元素


直接返回stack頂端的元素,對應的底層實作就是返回尾巴結點的資料。

實作上有個細節需要留意,假如stack是空的,直接返回None即可。


時間複雜度: O(1) 常數時間

  def top(self):

    if self.stack.tail is None:
      return None

    return self.stack.tail.data

3.從stack頂端取出舊元素


直接返回並且移除stack頂端的元素,
對應的底層實作就是在返回並且移除尾巴結點的資料。


時間複雜度: O(1) 常數時間

  def pop(self):
    return self.stack.removeAtTail()

4.取得stack的長度


返回stack的長度,也代表stack內部資料的總數量。

對應的底層實作就是在返回串列的長度。


時間複雜度: O(1) 常數時間

  def __len__(self):
    return len(self.stack)

5.檢查stack是否為空


如果stack 的長度為0,代表stack是空的,內部沒有任何資料。


時間複雜度: O(1) 常數時間

  def is_empty(self):
    return 0 == self.stack.size

完整的Stack實作和程式碼,
底層是Doubly Linked List雙向鏈結串列。


class Node:
def __init__(self, data):
# 儲存節點的資料
self.data = data

# 指向下一個節點,初始化為空 None
self.next = None

# 指向前一個節點,初始化為空 None
self.prev = None


class LinkedList:
def __init__(self):

# 頭部節點初始化為空
self.head = None
# 尾巴節點初始化為空
self.tail = None

# 串列長度初始化為0
self.size = 0


def insertAtHead(self,data):
new_node = Node(data)

self.size += 1

# If the list is empty
if self.tail is None:
self.head = new_node
self.tail = new_node
else:

# Update linkage
new_node.next = self.head
self.head.prev = new_node

self.head = new_node
return


def insertAtTail(self, data):
new_node = Node(data)

self.size += 1

# If the list is empty
if self.head is None:
self.head = new_node
self.tail = new_node
else:

# Update linkage
self.tail.next = new_node
new_node.prev = self.tail

self.tail = new_node

return


def removeAtHead(self):
if self.head is None:
return
else:
self.size -= 1
oldHead = self.head

# Update linkage
if self.head == self.tail:
self.tail = None
self.head = None
else:
self.head = self.head.next

# Break linkage
oldHead.next = None

if self.head:
self.head.prev = None

return oldHead


def removeAtTail(self):
if self.tail is None:
return
else:
self.size -= 1
oldTail = self.tail

# Update linkage
if self.tail == self.head:
self.tail = None
self.head = None
else:
self.tail = self.tail.prev

# Break linkage
oldTail.prev = None

if self.tail:
self.tail.next = None

return oldTail


def traverse(self):

print("Forward traversal")
cur = self.head

while cur:
print(cur.data, end=' <-> ')
cur = cur.next
print("None")

print(f"Size of singly linked list: {self.size} \n", )
return


def backward_traverse(self):

print("Backward traversal")
cur = self.tail

while cur:
print(cur.data, end=' <-> ')
cur = cur.prev
print("None")

print(f"Size of singly linked list: {self.size} \n", )
return


def search(self, target):
cur = self.head
while cur:
if cur.data == target:
return cur

cur = cur.next

return None


def removeAfter(self, node):

self.size -= 1

removed = node.next
the_one_after_removal = node.next.next if node.next else None

# Update linkage
if the_one_after_removal:
the_one_after_removal.prev = node

node.next = the_one_after_removal
# Break linkage
if removed:
removed.next = None
removed.prev = None

return removed


def insertAfter(self, node, new_node):

self.size += 1

the_one_after_insertion = node.next

# Update linkage
node.next = new_node
new_node.prev = node

the_one_after_insertion.prev = new_node
new_node.next = the_one_after_insertion
return


def __contains__(self, item):

cur = self.head
while cur:
if cur.data == item:
return True

cur = cur.next

return False


def __len__(self):
return self.size


class Stack:
def __init__(self):
self.stack = LinkedList()

def push(self, data):
self.stack.insertAtTail(data)
return

def pop(self):
return self.stack.removeAtTail()

def top(self):
if self.stack.tail is None:
return None

return self.stack.tail.data

def is_empty(self):
return 0 == self.stack.size

def __len__(self):
return len(self.stack)

def __contains__(self, item):
return item in self.stack

def traverse(self):
self.stack.traverse()
return


def test():
print(f"Empty stack\n")
stack = Stack()

for i in range(1, 5):
print(f"Push {i}...")
stack.push(i)

print()
print(f"Is stack empty? {stack.is_empty()}")
print(f"Size of stack: { len(stack) } ")
print()

for i in range(1,6):
print(f"Is {i} in stack? = { i in stack}")

print()
stack.traverse()

print(f"Top of stack = {stack.top()}")
stack.pop()

print(f"Top of stack = {stack.top()}")
stack.pop()

print(f"Top of stack = {stack.top()}")
stack.pop()

print(f"Top of stack = {stack.top()}")
stack.pop()

print(f"Is stack empty? {stack.is_empty()}")

return

if __name__ == "__main__":
test()

測試輸出

Empty stack

Push 1...
Push 2...
Push 3...
Push 4...

Is stack empty? False
Size of stack: 4

Is 1 in stack? = True
Is 2 in stack? = True
Is 3 in stack? = True
Is 4 in stack? = True
Is 5 in stack? = False

Forward traversal
1 <-> 2 <-> 3 <-> 4 <-> None
Size of singly linked list: 4

Top of stack = 4
Top of stack = 3
Top of stack = 2
Top of stack = 1
Is stack empty? True

結語


這篇我們透過Linked List作為底層的輔助資料結構,來實現完整的Stack class 和 interface function。

讀者可以搭配先前的教學文章,一起復習相關的資料結構。


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