京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
栈和队列数据结构的基本概念及其相关的Python实现
先来回顾一下栈和队列的基本概念:
相同点:从"数据结构"的角度看,它们都是线性结构,即数据元素之间的关系相同。
不同点:栈(Stack)是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。 队列(Queue)是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外,主要区别是对插入和删除操作的"限定"。
栈必须按"后进先出"的规则进行操作:比如说,小学老师批改学生的作业,如果不打乱作业本的顺序的话,那么老师批改的第一份作业一定是最后那名同学交的那份作业,如果把所有作业本看作是一个栈中的元素,那么最后一个同学交的作业本就是栈顶元素,而第一个同学交的,也就是最低端的作业本,就是栈底元素,这就是对栈的读取规则。
而队列必须按"先进先出"的规则进行操作:打个比方,一些人去银行办理业务,一定是先去排队的最先得到服务,当然他也是第一个走出银行的(假设这些人都在一个窗口排队)。如果把所有这些等候服务的人看作是队的元素,第一个人就是对头元素,相应的,最后一个人就是队尾元素。这是队的读取规则。
用Python实现栈,这是Python核心编程里的一个例子:
'#!/usr/bin/env python
#定义一个列表来模拟栈
stack = []
#进栈,调用列表的append()函数加到列表的末尾,strip()没有参数是去掉首尾的空格
def pushit():
stack.append(raw_input('Enter new string: ').strip())
#出栈,用到了pop()函数
def popit():
if len(stack) == 0:
print 'Cannot pop from an empty stack!'
else:
print 'Removed [', stack.pop(), ']'
#编历栈
def viewstack():
print stack
#CMDs是字典的使用
CMDs = {'u': pushit, 'o': popit, 'v': viewstack}
#pr为提示字符
def showmenu():
pr = """
p(U)sh
p(O)p
(V)iew
(Q)uit
Enter choice: """
while True:
while True:
try:
#先用strip()去掉空格,再把第一个字符转换成小写的
choice = raw_input(pr).strip()[0].lower()
except (EOFError, KeyboardInterrupt, IndexError):
choice = 'q'
print '\nYou picked: [%s]' % choice
if choice not in 'uovq':
print 'Invalid option, try again'
else:
break
#CMDs[]根据输入的choice从字典中对应相应的value,比如说输入u,从字典中得到value为pushit,执行pushit()进栈操作
if choice == 'q':
break
CMDs[choice]()
#判断是否是从本文件进入,而不是被调用
if __name__ == '__main__':
showmenu()
用Python实现队列:
#!/usr/bin/env python
queue = []
def enQ():
queue.append(raw_input('Enter new string: ').strip())
#调用list的列表的pop()函数.pop(0)为列表的第一个元素
def deQ():
if len(queue) == 0:
print 'Cannot pop from an empty queue!'
else:
print 'Removed [', queue.pop(0) ,']'
def viewQ():
print queue
CMDs = {'e': enQ, 'd': deQ, 'v': viewQ}
def showmenu():
pr = """
(E)nqueue
(D)equeue
(V)iew
(Q)uit
Enter choice: """
while True:
while True:
try:
choice = raw_input(pr).strip()[0].lower()
except (EOFError, KeyboardInterrupt, IndexError):
choice = 'q'
print '\nYou picked: [%s]' % choice
if choice not in 'devq':
print 'Invalid option, try again'
else:
break
if choice == 'q':
break
CMDs[choice]()
if __name__ == '__main__':
showmenu()
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28