《算法与数据结构》学习笔记6---栈

前言

    本内容为自己关于数据结构和算法的学习笔记,课程来源于极客时间。

正文

    后进先出,先进后出。我们平时放盘子的时候,都是从下往上一个一个放;取的时候,我们也是从上往下一个一个地依次取,不能从中间任意抽出。从栈的操作特性上来看,栈是一种“操作受限”的线性表,只允许在一端插入和删除数据
    事实上,从功能上来说,数组或链表确实可以替代栈,但是特定的数据结构是对特定场景的抽象,而且,数组或链表暴露了太多的操作接口,操作上的确灵活自由,但使用时就比较不可控,自然也就更容易出错。
    栈主要包含两个操作,入栈和出栈,也就是在栈顶插入一个数据和从栈顶删除一个数据。栈既可以用数组来实现,也可以用链表来实现。用数组实现的栈叫做顺序栈;用链表实现的栈叫做链式栈
    以下为用JAVA实现的顺序栈的代码:

// 基于数组实现的顺序栈
public class ArrayStack {
  private String[] items;  // 数组
  private int count;       // 栈中元素个数
  private int n;           // 栈的大小

  // 初始化数组,申请一个大小为 n 的数组空间
  public ArrayStack(int n) {
    this.items = new String[n];
    this.n = n;
    this.count = 0;
  }

  // 入栈操作
  public boolean push(String item) {
    // 数组空间不够了,直接返回 false,入栈失败。
    if (count == n) return false;
    // 将 item 放到下标为 count 的位置,并且 count 加一
    items[count] = item;
    ++count;
    return true;
  }
  
  // 出栈操作
  public String pop() {
    // 栈为空,则直接返回 null
    if (count == 0) return null;
    // 返回下标为 count-1 的数组元素,并且栈中元素个数 count 减一
    String tmp = items[count-1];
    --count;
    return tmp;
  }
}

    不管是顺序栈还是链式栈,存储数据只需要一个大小为 n 的数组就够了。在入栈和出栈过程中,只需要一两个临时变量存储空间,所以空间复杂度是 O(1)。注意,这里存储数据需要一个大小为 n 的数组,并不是说空间复杂度就是 O(n)。因为,这 n 个空间是必须的,无法省掉。所以在说空间复杂度的时候,是指除了原本的数据存储空间外,算法运行还需要额外的存储空间。不管是顺序栈还是链式栈,入栈、出栈只涉及栈顶个别数据的操作,所以时间复杂度都是 O(1)。

支持动态扩容的顺序栈
    前面提到的那个基于数组实现的栈,是一个固定大小的栈,也就是说,在初始化栈时需要事先指定栈的大小。当栈满之后,就无法再往栈里添加数据了。尽管链式栈的大小不受限,但要存储 next 指针,内存消耗相对较多。
    对于一个动态扩容的数组,当数组空间不够时,我们就重新申请一块更大的内存,将原来数组中数据统统拷贝过去。那么如果要实现一个支持动态扩容的栈,只需要底层依赖一个支持动态扩容的数组就可以了。当栈满了之后,就申请一个更大的数组,将原来的数据搬移到新数组中。
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    对于出栈操作来说,因为不会涉及内存的重新申请和数据的搬移,所以出栈的时间复杂度仍然是 O(1)。但是,对于入栈操作来说,情况就不一样了。当栈中有空闲空间时,入栈操作的时间复杂度为 O(1)。但当空间不够时,就需要重新申请内存和数据搬移,所以时间复杂度就变成了 O(n)。也就是说,对于入栈操作来说,最好情况时间复杂度是 O(1),最坏情况时间复杂度是 O(n)。
    对于平均情况下的时间复杂度,我们用摊还分析法来分析。为了分析方便,提前做一些假设:

  • 栈空间不够时,我们重新申请一个是原来大小两倍的数组;
  • 为了简化分析,假设只有入栈操作没有出栈操作;
  • 定义 不涉及内存搬移的入栈操作 为 simple-push操作,时间复杂度为O(1)。

    如果当前栈大小为 K,并且已满,当再有新的数据要入栈时,就需要重新申请 2 倍大小的内存,并且做 K 个数据的搬移操作,然后再入栈。但是,接下来的 K-1 次入栈操作,我们都不需要再重新申请内存和搬移数据,所以这 K-1 次入栈操作都只需要一个 simple-push 操作就可以完成。
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    这 K 次入栈操作,总共涉及了 K 个数据的搬移,以及 K 次 simple-push 操作。将 K 个数据搬移均摊到 K 次入栈操作,那每个入栈操作只需要一个数据搬移和一个 simple-push 操作。以此类推,入栈操作的均摊时间复杂度就为 O(1)。
    通过这个例子的实战分析,也印证了前面提到的,均摊时间复杂度一般都等于最好情况时间复杂度。因为在大部分情况下,入栈操作的时间复杂度 O 都是 O(1),只有在个别时刻才会退化为 O(n),所以把耗时多的入栈操作的时间均摊到其他入栈操作上,平均情况下的耗时就接近 O(1)。

栈在函数调用中的应用
    操作系统给每个线程分配了一块独立的内存空间,这块内存被组织成“栈”这种结构, 用来存储函数调用时的临时变量。每进入一个函数,就会将临时变量作为一个栈帧入栈,当被调用函数执行完成,返回之后,将这个函数对应的栈帧出栈。

int main() {
   int a = 1; 
   int ret = 0;
   int res = 0;
   ret = add(3, 5);
   res = a + ret;
   printf("%d", res);
   reuturn 0;
}

int add(int x, int y) {
   int sum = 0;
   sum = x + y;
   return sum;
}

    从代码中我们可以看出,main() 函数调用了 add() 函数,获取计算结果,并且与临时变量 a 相加,最后打印 res 的值。
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栈在表达式求值中的应用

    编译器就是通过两个栈来实现的。其中一个保存操作数的栈,另一个是保存运算符的栈。从左向右遍历表达式,当遇到数字,我们就直接压入操作数栈;当遇到运算符,就与运算符栈的栈顶元素进行比较,如果比运算符栈顶元素的优先级高,就将当前运算符压入栈;如果比运算符栈顶元素的优先级低或者相同,从运算符栈中取栈顶运算符,从操作数栈的栈顶取 2 个操作数,然后进行计算,再把计算完的结果压入操作数栈,继续比较。
表达式:3+5*8-6
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栈在括号匹配中的应用
    还可以借助栈来检索表达式中的括号是否匹配。假设表达式中只包含三种括号,圆括号 ()、方括号 [] 和花括号{},并且它们可以任意嵌套。用栈来保存未匹配的左括号,从左到右依次扫描字符串。当扫描到左括号时,则将其压入栈中;当扫描到右括号时,从栈顶取出一个左括号。如果能够匹配,比如“(”跟“)”匹配,“[”跟“]”匹配,“{”跟“}”匹配,则继续扫描剩下的字符串。如果扫描的过程中,遇到不能配对的右括号,或者栈中没有数据,则说明为非法格式。当所有的括号都扫描完成之后,如果栈为空,则说明字符串为合法格式;否则,说明有未匹配的左括号,为非法格式。

如何实现浏览器的前进后退功能?
    原理:使用两个栈,X 和 Y,我们把首次浏览的页面依次压入栈 X,当点击后退按钮时,再依次从栈 X 中出栈,并将出栈的数据依次放入栈 Y。当我们点击前进按钮时,我们依次从栈 Y 中取出数据,放入栈 X 中。当栈 X 中没有数据时,那就说明没有页面可以继续后退浏览了。当栈 Y 中没有数据,那就说明没有页面可以点击前进按钮浏览了。
    假如顺序查看了a,b,c三个页面,就依次把a,b,c压入栈中:
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    当通过浏览器的后退按钮,从页面 c 后退到页面 a 之后,就依次把 c 和 b 从栈 X 中弹出,并且依次放入到栈 Y。
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    这个时候如果又想看页面 b,于是又点击前进按钮回到 b 页面,我们就把 b 再从栈 Y 中出栈,放入栈 X 中。
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    这个时候,通过页面 b 又跳转到新的页面 d 了,页面 c 就无法再通过前进、后退按钮重复查看了,所以需要清空栈 Y。在这里插入图片描述
为什么函数调用要用“栈”来保存临时变量呢?用其他数据结构不行吗

    其实,我们不一定非要用栈来保存临时变量,只不过如果这个函数调用符合后进先出的特性,用栈这种数据结构来实现,是最顺理成章的选择。从调用函数进入被调用函数,对于数据来说,变化的是什么呢?是作用域。所以根本上,只要能保证每进入一个新的函数,都是一个新的作用域就可以。而要实现这个,用栈就非常方便。在进入被调用函数的时候,分配一段栈空间给这个函数的变量,在函数结束的时候,将栈顶复位,正好回到调用函数的作用域内。

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