返回首页返回书籍《Hello 算法》
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目录 · CONTENTS

  1. 01序
  2. 02前言
  3. 03关于本书
  4. 04如何使用本书
  5. 05小结
  6. 06初识算法
  7. 07算法无处不在
  8. 08算法是什么
  9. 09小结
  10. 10复杂度分析
  11. 11算法效率评估
  12. 12迭代与递归
  13. 13时间复杂度
  14. 14空间复杂度
  15. 15小结
  16. 16练习
  17. 17数据结构
  18. 18数据结构分类
  19. 19基本数据类型
  20. 20数字编码
  21. 21字符编码
  22. 22小结
  23. 23练习
  24. 24数组与链表
  25. 25数组
  26. 26链表
  27. 27列表
  28. 28内存与缓存
  29. 29小结
  30. 30练习
  31. 31栈与队列
  32. 32栈
  33. 33队列
  34. 34双向队列
  35. 35小结
  36. 36练习
  37. 37哈希表
  38. 38哈希表
  39. 39哈希冲突
  40. 40哈希算法
  41. 41小结
  42. 42练习
  43. 43树
  44. 44二叉树
  45. 45二叉树遍历
  46. 46二叉树数组表示
  47. 47二叉搜索树
  48. 48AVL 树
  49. 49小结
  50. 50练习
  51. 51堆
  52. 52堆
  53. 53建堆操作
  54. 54Top-k 问题
  55. 55小结
  56. 56练习
  57. 57图
  58. 58图
  59. 59图的基础操作
  60. 60图的遍历
  61. 61小结
  62. 62练习
  63. 63搜索
  64. 64二分查找
  65. 65二分查找插入点
  66. 66二分查找边界
  67. 67哈希优化策略
  68. 68重识搜索算法
  69. 69小结
  70. 70练习
  71. 71排序
  72. 72排序算法
  73. 73选择排序
  74. 74冒泡排序
  75. 75插入排序
  76. 76快速排序
  77. 77归并排序
  78. 78堆排序
  79. 79桶排序
  80. 80计数排序
  81. 81基数排序
  82. 82小结
  83. 83练习
  84. 84分治
  85. 85分治算法
  86. 86分治搜索策略
  87. 87构建二叉树问题
  88. 88汉诺塔问题
  89. 89小结
  90. 90练习
  91. 91回溯
  92. 92回溯算法
  93. 93全排列问题
  94. 94子集和问题
  95. 95n 皇后问题
  96. 96小结
  97. 97练习
  98. 98动态规划
  99. 99初探动态规划
  100. 100动态规划问题特性
  101. 101动态规划解题思路
  102. 1020-1 背包问题
  103. 103完全背包问题
  104. 104编辑距离问题
  105. 105小结
  106. 106练习
  107. 107贪心
  108. 108贪心算法
  109. 109分数背包问题
  110. 110最大容量问题
  111. 111最大切分乘积问题
  112. 112小结
  113. 113练习
  114. 114附录
  115. 115编程环境安装
  116. 116一起参与创作
  117. 117术语表
  118. 118参考文献
  119. 119纸质书
第 32 / 119 节

第 32 节 · SECTION 32

栈

栈(stack)是一种遵循先入后出逻辑的线性数据结构。

我们可以将栈类比为桌面上的一摞盘子,规定每次只能移动一个盘子,那么想取出底部的盘子,则需要先将上面的盘子依次移走。我们将盘子替换为各种类型的元素(如整数、字符、对象等),就得到了栈这种数据结构。

如下图所示,我们把堆叠元素的顶部称为“栈顶”,底部称为“栈底”。将把元素添加到栈顶的操作叫作“入栈”,删除栈顶元素的操作叫作“出栈”。

栈的先入后出规则

栈的常用操作

栈的常用操作如下表所示,具体的方法名需要根据所使用的编程语言来确定。在此,我们以常见的 push()、pop()、peek() 命名为例。

表   栈的操作效率

方法 描述 时间复杂度
push() 元素入栈(添加至栈顶) $O(1)$
pop() 栈顶元素出栈 $O(1)$
peek() 访问栈顶元素 $O(1)$

通常情况下,我们可以直接使用编程语言内置的栈类。然而,某些语言可能没有专门提供栈类,这时我们可以将该语言的“数组”或“链表”当作栈来使用,并在程序逻辑上忽略与栈无关的操作。

Python

# 初始化栈
# Python 没有内置的栈类,可以把 list 当作栈来使用
stack: list[int] = []

# 元素入栈
stack.append(1)
stack.append(3)
stack.append(2)
stack.append(5)
stack.append(4)

# 访问栈顶元素
peek: int = stack[-1]

# 元素出栈
pop: int = stack.pop()

# 获取栈的长度
size: int = len(stack)

# 判断是否为空
is_empty: bool = len(stack) == 0

C++

/* 初始化栈 */
stack<int> stack;

/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);

/* 访问栈顶元素 */
int top = stack.top();

/* 元素出栈 */
stack.pop(); // 无返回值

/* 获取栈的长度 */
int size = stack.size();

/* 判断是否为空 */
bool empty = stack.empty();

Java

/* 初始化栈 */
Stack<Integer> stack = new Stack<>();

/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);

/* 访问栈顶元素 */
int peek = stack.peek();

/* 元素出栈 */
int pop = stack.pop();

/* 获取栈的长度 */
int size = stack.size();

/* 判断是否为空 */
boolean isEmpty = stack.isEmpty();

C#

/* 初始化栈 */
Stack<int> stack = new();

/* 元素入栈 */
stack.Push(1);
stack.Push(3);
stack.Push(2);
stack.Push(5);
stack.Push(4);

/* 访问栈顶元素 */
int peek = stack.Peek();

/* 元素出栈 */
int pop = stack.Pop();

/* 获取栈的长度 */
int size = stack.Count;

/* 判断是否为空 */
bool isEmpty = stack.Count == 0;

Go

/* 初始化栈 */
// 在 Go 中,推荐将 Slice 当作栈来使用
var stack []int

/* 元素入栈 */
stack = append(stack, 1)
stack = append(stack, 3)
stack = append(stack, 2)
stack = append(stack, 5)
stack = append(stack, 4)

/* 访问栈顶元素 */
peek := stack[len(stack)-1]

/* 元素出栈 */
pop := stack[len(stack)-1]
stack = stack[:len(stack)-1]

/* 获取栈的长度 */
size := len(stack)

/* 判断是否为空 */
isEmpty := len(stack) == 0

Swift

/* 初始化栈 */
// Swift 没有内置的栈类,可以把 Array 当作栈来使用
var stack: [Int] = []

/* 元素入栈 */
stack.append(1)
stack.append(3)
stack.append(2)
stack.append(5)
stack.append(4)

/* 访问栈顶元素 */
let peek = stack.last!

/* 元素出栈 */
let pop = stack.removeLast()

/* 获取栈的长度 */
let size = stack.count

/* 判断是否为空 */
let isEmpty = stack.isEmpty

JS

/* 初始化栈 */
// JavaScript 没有内置的栈类,可以把 Array 当作栈来使用
const stack = [];

/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);

/* 访问栈顶元素 */
const peek = stack[stack.length-1];

/* 元素出栈 */
const pop = stack.pop();

/* 获取栈的长度 */
const size = stack.length;

/* 判断是否为空 */
const is_empty = stack.length === 0;

TS

/* 初始化栈 */
// TypeScript 没有内置的栈类,可以把 Array 当作栈来使用
const stack: number[] = [];

/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);

/* 访问栈顶元素 */
const peek = stack[stack.length - 1];

/* 元素出栈 */
const pop = stack.pop();

/* 获取栈的长度 */
const size = stack.length;

/* 判断是否为空 */
const is_empty = stack.length === 0;

Dart

/* 初始化栈 */
// Dart 没有内置的栈类,可以把 List 当作栈来使用
List<int> stack = [];

/* 元素入栈 */
stack.add(1);
stack.add(3);
stack.add(2);
stack.add(5);
stack.add(4);

/* 访问栈顶元素 */
int peek = stack.last;

/* 元素出栈 */
int pop = stack.removeLast();

/* 获取栈的长度 */
int size = stack.length;

/* 判断是否为空 */
bool isEmpty = stack.isEmpty;

Rust

/* 初始化栈 */
// 把 Vec 当作栈来使用
let mut stack: Vec<i32> = Vec::new();

/* 元素入栈 */
stack.push(1);
stack.push(3);
stack.push(2);
stack.push(5);
stack.push(4);

/* 访问栈顶元素 */
let top = stack.last().unwrap();

/* 元素出栈 */
let pop = stack.pop().unwrap();

/* 获取栈的长度 */
let size = stack.len();

/* 判断是否为空 */
let is_empty = stack.is_empty();

C

// C 未提供内置栈

Kotlin

/* 初始化栈 */
val stack = Stack<Int>()

/* 元素入栈 */
stack.push(1)
stack.push(3)
stack.push(2)
stack.push(5)
stack.push(4)

/* 访问栈顶元素 */
val peek = stack.peek()

/* 元素出栈 */
val pop = stack.pop()

/* 获取栈的长度 */
val size = stack.size

/* 判断是否为空 */
val isEmpty = stack.isEmpty()

Ruby

# 初始化栈
# Ruby 没有内置的栈类,可以把 Array 当作栈来使用
stack = []

# 元素入栈
stack << 1
stack << 3
stack << 2
stack << 5
stack << 4

# 访问栈顶元素
peek = stack.last

# 元素出栈
pop = stack.pop

# 获取栈的长度
size = stack.length

# 判断是否为空
is_empty = stack.empty?

可视化运行

https://pythontutor.com/render.html#code="""Driver Code""" if __name__ %3D%3D "__main__"%3A %23 初始化栈 %23 Python 没有内置的栈类,可以把 list 当作栈来使用 stack %3D [] %23 元素入栈 stack.append(1) stack.append(3) stack.append(2) stack.append(5) stack.append(4) print("栈 stack %3D", stack) %23 访问栈顶元素 peek %3D stack[-1] print("栈顶元素 peek %3D", peek) %23 元素出栈 pop %3D stack.pop() print("出栈元素 pop %3D", pop) print("出栈后 stack %3D", stack) %23 获取栈的长度 size %3D len(stack) print("栈的长度 size %3D", size) %23 判断是否为空 is_empty %3D len(stack) %3D%3D 0 print("栈是否为空 %3D", is_empty)&cumulative=false&curInstr=2&heapPrimitives=nevernest&mode=display&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=[]&textReferences=false

栈的实现

为了深入了解栈的运行机制,我们来尝试自己实现一个栈类。

栈遵循先入后出的原则,因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而,数组和链表都可以在任意位置添加和删除元素,因此栈可以视为一种受限制的数组或链表。换句话说,我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无关操作,使其对外表现的逻辑符合栈的特性。

基于链表的实现

使用链表实现栈时,我们可以将链表的头节点视为栈顶,尾节点视为栈底。

如下图所示,对于入栈操作,我们只需将元素插入链表头部,这种节点插入方法被称为“头插法”。而对于出栈操作,只需将头节点从链表中删除即可。

<1>

基于链表实现栈的入栈出栈操作

<2>

linkedlist_stack_push

<3>

linkedlist_stack_pop

以下是基于链表实现栈的示例代码:

[file]{linkedlist_stack}-[class]{linked_list_stack}-[func]{}

基于数组的实现

使用数组实现栈时,我们可以将数组的尾部作为栈顶。如下图所示,入栈与出栈操作分别对应在数组尾部添加元素与删除元素,时间复杂度都为 $O(1)$ 。

=== "<1>" 基于数组实现栈的入栈出栈操作

=== "<2>" array_stack_push

=== "<3>" array_stack_pop

由于入栈的元素可能会源源不断地增加,因此我们可以使用动态数组,这样就无须自行处理数组扩容问题。以下为示例代码:

[file]{array_stack}-[class]{array_stack}-[func]{}

两种实现对比

支持操作

两种实现都支持栈定义中的各项操作。数组实现额外支持随机访问,但这已超出了栈的定义范畴,因此一般不会用到。

时间效率

在基于数组的实现中,入栈和出栈操作都在预先分配好的连续内存中进行,具有很好的缓存本地性,因此效率较高。然而,如果入栈时超出数组容量,会触发扩容机制,导致该次入栈操作的时间复杂度变为 $O(n)$ 。

在基于链表的实现中,链表的扩容非常灵活,不存在上述数组扩容时效率降低的问题。但是,入栈操作需要初始化节点对象并修改指针,因此效率相对较低。不过,如果入栈元素本身就是节点对象,那么可以省去初始化步骤,从而提高效率。

综上所述,当入栈与出栈操作的元素是基本数据类型时,例如 int 或 double ,我们可以得出以下结论。

  • 基于数组实现的栈在触发扩容时效率会降低,但由于扩容是低频操作,因此平均效率更高。
  • 基于链表实现的栈可以提供更加稳定的效率表现。

空间效率

在初始化列表时,系统会为列表分配“初始容量”,该容量可能超出实际需求;并且,扩容机制通常是按照特定倍率(例如 2 倍)进行扩容的,扩容后的容量也可能超出实际需求。因此,基于数组实现的栈可能造成一定的空间浪费。

然而,由于链表节点需要额外存储指针,因此链表节点占用的空间相对较大。

综上,我们不能简单地确定哪种实现更加节省内存,需要针对具体情况进行分析。

栈的典型应用

  • 浏览器中的后退与前进、软件中的撤销与反撤销。每当我们打开新的网页,浏览器就会对上一个网页执行入栈,这样我们就可以通过后退操作回到上一个网页。后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时支持后退和前进,那么需要两个栈来配合实现。
  • 程序内存管理。每次调用函数时,系统都会在栈顶添加一个栈帧,用于记录函数的上下文信息。在递归函数中,向下递推阶段会不断执行入栈操作,而向上回溯阶段则会不断执行出栈操作。