使用Python实现一个堆栈结构

堆栈是一个数据结构，其存储在一个后进/先出的方式的项目。这通常被称为LIFO。这与队列形成对比，队列以先入/先出（FIFO）方式存储项目。

使用list创建一个Python堆栈

list您可能经常在程序中使用的内置结构可用作堆栈。相反的.push()，你可以使用.append()新的元素添加到您的堆栈的顶部，同时.pop()除去了LIFO顺序的元素：

>>> myStack = []
>>> myStack.append('a')
>>> myStack.append('b')
>>> myStack.append('c')
>>> myStack
['a', 'b', 'c']
>>> myStack.pop()
'c'
>>> myStack.pop()
'b'
>>> myStack.pop()
'a'
>>> myStack.pop()
Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
IndexError: pop from empty list

你可以在最后的命令中看到，如果你调用空堆栈，list它将引发一个。IndexError.pop()

list有熟悉的优点。你知道它是如何工作的，并且可能已经在你的程序中使用它了。

不幸的是，list与其他数据结构相比，您会看到一些缺点。问题是随着它的发展，它会遇到速度问题。list存储a 中的项目的目的是提供对中的随机元素的快速访问list。在较高级别，这意味着项目在内存中彼此相邻存储。

如果你的堆栈比当前拥有它的内存块大，那么Python需要做一些内存分配。这可能导致一些.append()呼叫比其他呼叫花费更长的时间。

还有一个不太严重的问题。如果您使用.insert()在末尾以外的位置向堆栈添加元素，则可能需要更长时间。但是，这通常不是你要对堆栈做的事情。

下一个数据结构将帮助您解决您看到的重新分配问题list。

使用collections.deque创建一个Python堆栈

该collections模块包含deque，这对于创建Python堆栈很有用。deque发音为“deck”，代表“双端队列”。

您可以使用同样的方法deque，你上面看到的list，.append()和.pop()：

>>> from collections import deque
>>> myStack = deque()
>>> myStack.append('a')
>>> myStack.append('b')
>>> myStack.append('c')
>>> myStack
deque(['a', 'b', 'c'])
>>> myStack.pop()
'c'
>>> myStack.pop()
'b'
>>> myStack.pop()
'a'
>>> myStack.pop()
Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
IndexError: pop from an empty deque

这看起来几乎与list上面的例子相同。此时，您可能想知道为什么Python核心开发人员会创建两个看起来相同的数据结构。