python語法之棧與堆（python中的堆和棧）

本文目錄一覽：

• 1、python堆內存和棧內存的區別
• 2、python 把列表當作堆棧使用方法是什麼？
• 3、堆和棧的區別是啥?
• 4、python中棧和隊列在功能上的區別
• 5、python棧和隊列在功能上的區別
• 6、python中的數據結構分析？

python堆內存和棧內存的區別

棧和堆不是Java特有的概念，幾乎所有的可執行程序，不論操作系統，都會有這兩個內存區域的定義。在網上隨機搜了幾篇文章，看了之後應該能夠解決你的困惑。

python 把列表當作堆棧使用方法是什麼？

5.1.1. 把列表當作堆棧使用

列表方法使得列表可以很方便的做為一個堆棧來使用，堆棧作為特定的數據結構，最先進入的元素最後一個被釋放（後進先出）。用 append() 方法可以把一個元素添加到堆棧頂。用不指定索引的 pop() 方法可以把一個元素從堆棧頂釋放出來。例如:

stack = [3, 4, 5]

stack.append(6)

stack.append(7)

stack

[3, 4, 5, 6, 7]

stack.pop()

7

stack

[3, 4, 5, 6]

stack.pop()

6

stack.pop()

5

stack

[3, 4]

堆和棧的區別是啥?

堆和棧的區別：

一.堆棧空間分配區別：

1.棧（操作系統）：由操作系統自動分配釋放 ，存放函數的參數值，局部變數的值等。其操作方式類似於數據結構中的棧；

2.堆（操作系統）： 一般由程序員分配釋放， 若程序員不釋放，程序結束時可能由OS回收，分配方式倒是類似於鏈表。

二.堆棧緩存方式區別：

1.棧使用的是一級緩存， 他們通常都是被調用時處於存儲空間中，調用完畢立即釋放；

2.堆是存放在二級緩存中，生命周期由虛擬機的垃圾回收演算法來決定（並不是一旦成為孤兒對象就能被回收）。所以調用這些對象的速度要相對來得低一些。

三.堆棧數據結構區別：

堆（數據結構）：堆可以被看成是一棵樹，如：堆排序；

棧（數據結構）：一種先進後出的數據結構。

擴展資料：

堆支持以下的基本:

1.build:建立一個空堆；

2.insert:向堆中插入一個新元素；

3.update：將新元素提升使其符合堆的性質；

4.get：獲取當前堆頂元素的值；

5.delete：刪除堆頂元素；

6.heapify：使刪除堆頂元素的堆再次成為堆。

某些堆實現還支持其他的一些操作，如斐波那契堆支持檢查一個堆中是否存在某個元素。

棧的基本演算法

1．進棧（PUSH）演算法

①若TOP≥n時，則給出溢出信息，作出錯處理（進棧前首先檢查棧是否已滿，滿則溢出；不滿則作②）；

②置TOP=TOP+1（棧指針加1，指向進棧地址）；

③S(TOP)=X，結束（X為新進棧的元素）；

2．退棧（POP）演算法

①若TOP≤0，則給出下溢信息，作出錯處理(退棧前先檢查是否已為空棧， 空則下溢；不空則作②)；

②X=S(TOP)，（退棧後的元素賦給X）：

③TOP=TOP-1，結束（棧指針減1，指向棧頂）。

參考資料：百度百科：堆

百度百科：棧

python中棧和隊列在功能上的區別

「棧」

和

「隊列」

是數據結構，與具體的語言無關。

1.隊列先進先出，棧先進後出。

2.

對插入和刪除操作的”限定”。

棧是限定只能在表的一端進行插入和刪除操作的線性表。

隊列是限定只能在表的一端進行插入和在另一端進行刪除操作的線性表。

從”數據結構”的角度看，它們都是線性結構，即數據元素之間的關係相同。但它們是完全不同的數據類型。除了它們各自的基本操作集不同外，主要區別是對插入和刪除操作的”限定”。

棧和隊列是在程序設計中被廣泛使用的兩種線性數據結構，它們的特點在於基本操作的特殊性，棧必須按”後進先出”的規則進行操作，而隊列必須按”先進先出”

的規則進行操作。和線性表相比，它們的插入和刪除操作受更多的約束和限定，故又稱為限定性的線性表結構。

3.遍曆數據速度不同。棧只能從頭部取數據

也就最先放入的需要遍歷整個棧最後才能取出來，而且在遍曆數據的時候還得為數據開闢臨時空間，保持數據在遍歷前的一致性隊列怎不同，他基於地址指針進行遍歷，而且可以從頭或尾部開始遍歷，但不能同時遍歷，無需開闢臨時空間，因為在遍歷的過程中不影像數據結構，速度要快的多

棧（stack）是限定只能在表的一端進行插入和刪除操作的線性表。

隊列（queue）是限定只能在表的一端進行插入和在另一端進行刪除操作的線性表。

從”數據結構”的角度看，它們都是線性結構，即數據元素之間的關係相同。但它們是完全不同的數據類型。除了它們各自的基本操作集不同外，主要區別是對插入和刪除操作的”限定”。

棧和隊列是在程序設計中被廣泛使用的兩種線性數據結構，它們的特點在於基本操作的特殊性，棧必須按”後進先出”的規則進行操作，而隊列必須按”先進先出”的規則進行操作。和線性表相比，它們的插入和刪除操作受更多的約束和限定，故又稱為限定性的線性表結構。

python棧和隊列在功能上的區別

「棧」 和 「隊列」 是數據結構，與具體的語言無關。

1.隊列先進先出，棧先進後出。

2. 對插入和刪除操作的”限定”。 棧是限定只能在表的一端進行插入和刪除操作的線性表。 隊列是限定只能在表的一端進行插入和在另一端進行刪除操作的線性表。 從”數據結構”的角度看，它們都是線性結構，即數據元素之間的關係相同。但它們是完全不同的數據類型。除了它們各自的基本操作集不同外，主要區別是對插入和刪除操作的”限定”。 棧和隊列是在程序設計中被廣泛使用的兩種線性數據結構，它們的特點在於基本操作的特殊性，棧必須按”後進先出”的規則進行操作，而隊列必須按”先進先出” 的規則進行操作。和線性表相比，它們的插入和刪除操作受更多的約束和限定，故又稱為限定性的線性表結構。

3.遍曆數據速度不同。棧只能從頭部取數據 也就最先放入的需要遍歷整個棧最後才能取出來，而且在遍曆數據的時候還得為數據開闢臨時空間，保持數據在遍歷前的一致性隊列怎不同，他基於地址指針進行遍歷，而且可以從頭或尾部開始遍歷，但不能同時遍歷，無需開闢臨時空間，因為在遍歷的過程中不影像數據結構，速度要快的多

棧（Stack）是限定只能在表的一端進行插入和刪除操作的線性表。

隊列（Queue）是限定只能在表的一端進行插入和在另一端進行刪除操作的線性表。

從”數據結構”的角度看，它們都是線性結構，即數據元素之間的關係相同。但它們是完全不同的數據類型。除了它們各自的基本操作集不同外，主要區別是對插入和刪除操作的”限定”。

棧和隊列是在程序設計中被廣泛使用的兩種線性數據結構，它們的特點在於基本操作的特殊性，棧必須按”後進先出”的規則進行操作，而隊列必須按”先進先出”的規則進行操作。和線性表相比，它們的插入和刪除操作受更多的約束和限定，故又稱為限定性的線性表結構。

python中的數據結構分析？

1.Python數據結構篇

數據結構篇主要是閱讀[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [該網址鏈接可能會比較慢]時寫下的閱讀記錄，當然，也結合了部分[演算法導論](Introduction to Algorithms)

中的內容，此外還有不少wikipedia上的內容，所以內容比較多，可能有點雜亂。這部分主要是介紹了如何使用Python實現常用的一些數據結構，例

如堆棧、隊列、二叉樹等等，也有Python內置的數據結構性能的分析，同時還包括了搜索和排序(在演算法設計篇中會有更加詳細的介紹)的簡單總結。每篇文

章都有實現代碼，內容比較多，簡單演算法一般是大致介紹下思想及演算法流程，複雜的演算法會給出各種圖示和代碼實現詳細介紹。

**這一部分是下

面演算法設計篇的前篇，如果數據結構還不錯的可以直接看演算法設計篇，遇到問題可以回來看數據結構篇中的某個具體內容充電一下，我個人認為直接讀演算法設計篇比

較好，因為大家時間也都比較寶貴，如果你會來讀這些文章說明你肯定有一定基礎了，後面的演算法設計篇中更多的是思想，這裡更多的是代碼而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

簡述順序查找和二分查找，詳述Hash查找(hash函數的設計以及如何避免衝突)

(2)[排序](Python Data Structures)

簡述各種排序演算法的思想以及它的圖示和實現

(3)[數據結構](Python Data Structures)

簡述Python內置數據結構的性能分析和實現常用的數據結構：棧、隊列和二叉堆

(4)[樹總結](Python Data Structures)

簡述二叉樹，詳述二叉搜索樹和AVL樹的思想和實現

2.Python演算法設計篇

演算法設計篇主要是閱讀[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**點擊鏈接可進入Springer免費下載原書電子版**]之後寫下的讀書總結，原書大部分內容結合了經典書籍[演算法導論](Introduction to Algorithms)，

內容更加細緻深入，主要是介紹了各種常用的演算法設計思想，以及如何使用Python高效巧妙地實現這些演算法，這裡有別於前面的數據結構篇，部分演算法例如排

序就不會詳細介紹它的實現細節，而是側重於它內在的演算法思想。這部分使用了一些與數據結構有關的第三方模塊，因為這篇的重點是演算法的思想以及實現，所以並

沒有去重新實現每個數據結構，但是在介紹演算法的同時會分析Python內置數據結構以及第三方數據結構模塊的優缺點，也就意味著該篇比前面都要難不少，但

是我想我的介紹應該還算簡單明了，因為我用的都是比較樸實的語言，並沒有像演算法導論一樣列出一堆性質和定理，主要是對著某個問題一步步思考然後演算法就出來

了，嘿嘿，除此之外，裡面還有很多關於python開發的內容，精彩真的不容錯過！

這裡每篇文章都有實現代碼，但是代碼我一般都不會分

析，更多地是分析演算法思想，所以內容都比較多，即便如此也沒有包括原書對應章節的所有內容，因為內容實在太豐富了，所以我只是選擇經典的演算法實例來介紹算

法核心思想，除此之外，還有不少內容是原書沒有的，部分是來自演算法導論，部分是來自我自己的感悟，嘻嘻。該篇對於大神們來說是小菜，請一笑而過，對於菜鳥

們來說可能有點難啃，所以最適合的是和我水平差不多的，對各個演算法都有所了解但是理解還不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的順序按照原書[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章節來安排的(章節標題部分相同部分不同喲)，為了節省時間以及保持原著的原滋原味，部分內容(一般是比較難以翻譯和理解的內容)直接摘自原著英文內容。

**1.

你也許覺得很多內容你都知道嘛，沒有看的必要，其實如果是我的話我也會這麼想，但是如果只是歸納一個演算法有哪些步驟，那這個總結也就沒有意義了，我覺得這

個總結的亮點在於想辦法說清楚一個演算法是怎麼想出來的，有哪些需要注意的，如何進行優化的等等，採用問答式的方式讓讀者和我一起來想出某個問題的解，每篇

文章之後都還有一兩道小題練手喲**

**2.你也許還會說演算法導論不是既權威又全面么，基本上每個演算法都還有詳細的證明呢，讀演算法導論豈

不更好些，當然，你如果想讀演算法導論的話我不攔著你，讀完了感覺自己整個人都不好了別怪小弟沒有提醒你喲，嘻嘻嘻，左一個性質右一個定理實在不適合演算法科

普的啦，沒有多少人能夠堅持讀完的。但是碼農與蛇的故事內容不多喲，呵呵呵**

**3.如果你細讀本系列的話我保證你會有不少收穫的，需要看演算法導論哪個部分的地方我會給出提示的，嘿嘿。溫馨提示，前面三節內容都是介紹基礎知識，所以精彩內容從第4節開始喲，么么噠 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms – C1 Introduction](Python Algorithms)

本節主要是對原書中的內容做些簡單介紹，說明演算法的重要性以及各章節的內容概要。

(2)[Python Algorithms – C2 The basics](Python Algorithms)

**本節主要介紹了三個內容：演算法漸近運行時間的表示方法、六條演算法性能評估的經驗以及Python中樹和圖的實現方式。**

(3)[Python Algorithms – C3 Counting 101](Python Algorithms)

原書主要介紹了一些基礎數學，例如排列組合以及遞歸循環等，但是本節只重點介紹計算演算法的運行時間的三種方法

(4)[Python Algorithms – C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms)

**本節主要介紹演算法設計的三個核心知識：Induction(推導)、Recursion(遞歸)和Reduction(規約)，這是原書的重點和難點部分**

(5)[Python Algorithms – C5 Traversal](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖的遍歷演算法BFS和DFS，以及對拓撲排序的另一種解法和尋找圖的(強)連通分量的演算法**

(6)[Python Algorithms – C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本節主要介紹分治法策略，提到了樹形問題的平衡性以及基於分治策略的排序演算法**

(7)[Python Algorithms – C7 Greedy](Python Algorithms)

**本節主要通過幾個例子來介紹貪心策略，主要包括背包問題、哈夫曼編碼和最小生成樹等等**

(8)[Python Algorithms – C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本節主要結合一些經典的動規問題介紹動態規劃的備忘錄法和迭代法這兩種實現方式，並對這兩種方式進行對比**

(9)[Python Algorithms – C9 Graphs](Python Algorithms)

**本節主要介紹圖演算法中的各種最短路徑演算法，從不同的角度揭示它們的內核以及它們的異同**