Question

第一次实现：以下堆栈实现假定列表的末尾将保存堆栈的顶部元素。随着堆栈的增长，新项目将添加到列表的末尾。

class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def isEmpty(self):
        return self.items == []

    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    def pop(self):
        return self.items.pop()

    def peek(self):
        return self.items[len(self.items)-1]

    def size(self):
        return len(self.items)

第二次实现：第二种实现假定列表的开头包含堆栈的顶部元素，并在索引0处添加新项目。

 class Stack:
     def __init__(self):
         self.items = []

     def isEmpty(self):
         return self.items == []

     def push(self, item):
         self.items.insert(0,item)

     def pop(self):
         return self.items.pop(0)

     def peek(self):
         return self.items[0]

     def size(self):
         return len(self.items)

作为数据结构的初学者，我想知道：
1.哪种实施方式在时间或空间方面更有效，为什么？ 2.第二个实现中的insert(0)的时间复杂度是否为O（n）。如果有，怎么样？

Answer 1

列表经过优化，可以从最后添加和弹出。从列表的开头插入或删除项目要昂贵得多，因为需要移动所有项目。

Python确实有一个数据结构collections.deque，它针对两端的附加进行了优化。

Answer 2

在Python中，列表是使用可调整大小的其他对象引用数组实现的。

请参阅How are lists implemented?

因此，列表末尾的push / popping元素比列表开头的push / popping更有效。

在数组的开头添加/删除元素非常昂贵，因为您必须将所有其他元素移到一个空间上。另一方面，假设在数组末尾有足够的空白空间，将元素添加/删除到数组的末尾是相对便宜的。

当数组已满时，Python将动态地为该数组的末尾分配更多内存，这很昂贵，但摊销的性能仍然非常出色。

Answer 3

def __init__(self):
  self.items=[]
def push(self,item):
  self.items.append(item)
def pop(self):
  return self.items.pop()
def isEmpty(self):
  return self.items==[]
def peek(self):
  return self.items[len(self.items)-1]
def size(self):
  return len(self.items)

`

Python中的高效堆栈实现

3 个答案: