Python 实现栈的几种方式及其优劣

,​​想了解更多关于开源的内容，请访问：​​,​​51CTO 开源基础软件社区​​,​​https://ost.51cto.com​​,栈由一系列对象对象组织的一个集合，这些对象的增加和删除操作都遵循一个“后进先出”（Last In First Out，LIFO）的原则。,在任何时刻只能向栈中插入一个对象，但只能取得或者删除只能在栈顶进行。比如由书构成的栈，唯一露出封面的书就是顶部的那本，为了拿到其他的书，只能移除压在上面的书，如图：,,实际上很多应用程序都会用到栈，比如：,任何数据结构都离不开数据的保存和获得方式，如前所述，栈是元素的有序集合，添加和操作与移除都发生在其顶端（栈顶），那么它的抽象数据类型包括：,,Python 栈的大小可能是固定的，也可能有一个动态的实现，即允许大小变化。在大小固定栈的情况下，试图向已经满的栈添加一个元素会导致栈溢出异常。同样，试图从一个已经是空的栈中移除一个元素，进行 ​​pop()​​ 操作这种情况被称为下溢。,在学习 Python 的时候，一定学过 Python 列表 ​​list​​ , 它能通过一些内置的方式实现栈的功能：,,代码如下：,运行该程序，结果：,除了将列表的队尾作为栈顶，也可以通过将列表的头部作为栈的顶端。不过在这种情况下，便无法直接使用 pop() 方法和 append()方法，但是可以通过 pop() 和 insert() 方法显式地访问下标为 0 的元素，即列表的第一个元素，代码如下：,虽然我们改变了抽象数据类型的实现，却保留了其逻辑特征，这种能力体现了抽象思想。不管，虽然两种方法都实现了栈，但两者的性能方法有差异：,在 Python 中，collections 模块有一个双端队列数据结构 deque，这个数据结构同样实现了 append() 和 pop() 方法：,可能你可以看到 deque 和列表 list 对元素的操作差不多，那么为什么 Python 中有列表还增加了 deque 这一个数据结构呢？,那是因为，Python 中的列表建立在连续的内存块中，意味着列表的元素是紧挨着存储的。,,这对一些操作来说非常有效，比如对列表进行索引。获取 myList[3] 的速度很快，因为 Python 确切地知道在内存中寻找它的位置。这种内存布局也允许切片在列表上很好地工作。,毗连的内存布局是 list 可能需要花费更多时间来 .append() 一些对象。如果连续的内存块已经满了，那么它将需要获得另一个内存块，先将整体 copy 过去，这个动作可能比一般的 .append() 操作花费更多的时间。,,而双端队列 deque 是建立在一个双链表的基础上。在一个链接列表结构中，每个条目都存储在它自己的内存块中，并有一个对列表中下一个条目的引用。,双链表也是如此，只是每个条目都有对列表中前一个和后一个条目的引用。这使得你可以很容易地在列表的两端添加节点。,在一个链接列表结构中添加一个新的条目，只需要设置新条目的引用指向当前堆栈的顶部，然后将堆栈的顶部指向新条目。,,,然而，这种在栈上不断增加和删除条目的时间是有代价的。获取 myDeque[3] 的速度要比列表慢，因为 Python 需要走过列表的每个节点来获取第三个元素。,幸运的是，你很少想在栈上做随机索引元素或进行列表切片操作。栈上的大多数操作都是 push 或 pop。,如果你的代码不使用线程，常数时间的 .append() 和 .pop() 操作使 deque 成为实现 Python 栈的一个更好的选择。,Python 栈在多线程程序中也很有用，我们已经学习了 list 和 deque 两种方式。对于任何可以被多个线程访问的数据结构，在多线程编程中，我们不应该使用 list，因为列表不是线程安全的。deque 的 .append() 和 .pop() 方法是原子性的，意味着它们不会被不同的线程干扰。,因此，虽然使用 deque 可以建立一个线程安全的 Python 堆栈，但这样做会使你自己在将来被人误用，造成竞态条件。,好吧，如果你是多线程编程，你不能用 list 来做堆栈，你可能也不想用 deque 来做堆栈，那么你如何为一个线程程序建立一个 Python 堆栈？,答案就在 queue 模块中：queue.LifoQueue。还记得你是如何学习到栈是按照后进先出（LIFO）的原则运行的吗？嗯，这就是 LifoQueue 的 “Lifo “部分所代表的含义。,虽然 list 和 deque 的接口相似，但 LifoQueue 使用 .put() 和 .get() 来从栈中添加和删除数据。,与 deque 不同，LifoQueue 被设计为完全线程安全的。它的所有方法都可以在线程环境中安全使用。它还为其操作添加了可选的超时功能，这在线程程序中经常是一个必须的功能。,然而，这种完全的线程安全是有代价的。为了实现这种线程安全，LifoQueue 必须在每个操作上做一些额外的工作，这意味着它将花费更长的时间。,通常情况下，这种轻微的减速对你的整体程序速度并不重要，但如果你已经测量了你的性能，并发现你的堆栈操作是瓶颈，那么小心地切换到 deque 可能是值得做的。,一般来说，如果你不使用多线程，你应该使用 deque。如果你使用多线程，那么你应该使用 LifoQueue，除非你已经测量了你的性能，发现 push 和 pop 的速度的小幅提升会带来足够的差异，以保证维护风险。,你可以对列表可能很熟悉，但需要谨慎使用它，因为它有可能存在内存重新分配的问题。deque 和 list 的接口是相同的，而且 deque 没有线程不安全问题。,本文介绍了栈这一数据结构，并介绍了在现实生活中的程序中如何使用它的情况。在文章的中，介绍了 Python 中实现栈的三种不同方式，知道了 deque 对于非多线程程序是一个更好的选择，如果你要在多线程编程环境中使用栈的话，可以使用 LifoQueue。,​​想了解更多关于开源的内容，请访问：​​,​​51CTO 开源基础软件社区​​,​​https://ost.51cto.com​​。