PYTHON数据结构和算法-译稿-1-基本数据结构.pdf

Basic Data Structures 第 1 章 基本数据结构 Objectives 学习目标 To understand the abstract data types stack, queue, deque, and list. To be able to implement the ADTs stack, queue, and deque using Python lists. To understand the performance of the implementations of basic linear data structures. To understand prefix, infix, and postfix expression formats. To use stacks to evaluate postfix expressions. To use stacks to convert expressions from infix to postfix. To use queues for basic timing simulations. To be 发生。在本章中，我们将深入探讨这些基本的线性数据结构，并理解它们在Python中的实现方式以及如何利用它们来解决各种计算问题。 让我们分别了解这些数据结构： 1. **栈（Stack）**：栈是一种“后进先出”（Last-In-First-Out, LIFO）的数据结构。它具有两个端点，通常称为顶和底。添加新元素（入栈）发生在顶部，移除元素（出栈）也总是从顶部开始。栈在计算机科学中有多种应用，例如括号匹配、回溯算法和函数调用堆栈。 2. **队列（Queue）**：队列是一种“先进先出”（First-In-First-Out, FIFO）的数据结构。它有前端（front）和后端（rear）两个端点，新元素在后端添加，而前端移除元素。队列常用于任务调度、打印队列和多进程通信。 3. **双向队列（Deque）**：双向队列是扩展的队列，允许在两端进行添加和删除操作。这使得它同时具备栈和队列的特点，灵活性更高。在Python中，`collections.deque`模块提供了高效实现。 4. **列表（List）**：列表是Python中最常用的数据结构之一，它可以存储任意类型的对象，并支持动态增删改查操作。列表本质上是连续的内存空间，因此对于插入和删除操作，其性能会根据元素的位置有所不同。 理解这些数据结构的性能至关重要。Python的内置列表虽然方便，但在某些特定场景下可能不是最高效的解决方案。例如，频繁在列表末尾添加元素时，Python列表表现良好，但若在中间插入或删除元素，则效率较低。此时，链表（linked list）可能是一个更好的选择，它允许在任何位置快速插入和删除，但访问元素可能相对较慢。 5. **表达式格式**：表达式可以有三种格式：前置表达式（Prefix）、中置表达式（Infix）和后置表达式（Postfix）。后置表达式，也称为逆波兰表示法，使用栈来计算表达式的值，因为它的运算符总是在操作数之后。通过使用栈，我们可以将中置表达式转换为后置表达式，简化计算过程。 6. **时间仿真**：队列在模拟事件调度和时间序列分析中非常有用。例如，模拟进程调度时，新进程可以入队等待处理，而当前进程完成时则从队列前端取出下一个进程。 在实际编程中，选择合适的数据结构对于优化代码性能至关重要。了解栈、队列和双向队列的适用场景，可以帮助我们设计出更高效的问题解决方案。例如，使用栈处理递归问题，使用队列进行广度优先搜索，或者使用双向队列实现双端队列的需求。 当我们实现抽象数据类型（ADT）如链表时，需要考虑其性能与Python内置数据结构的比较。链表在内存分配和操作方面可能比Python列表更具优势，但在访问元素速度上可能较慢。因此，我们需要权衡这些因素来确定最佳实现方式。 理解和掌握这些基本数据结构及其在Python中的实现，对于提升编程技能和解决问题的能力至关重要。无论是解决算法问题还是构建复杂系统，这些基础都构成了坚实的基础。