顺序栈与链式栈的图解与实现

# 顺序栈与链式栈的图解与实现

  • 栈是一种特殊的线性表,它与线性表的区别体现在增删操作上

  • 栈的特点是先进后出,后进先出,也就是说栈的数据操作只能发生在末端,而不允许在中间节点进行操作

  • 如上图所示,对栈的增删操作都只能在末端也就是栈顶操作,

  • 栈既然是线性表那么就存在表头和表尾,不过在栈结构中,对其都进行限制改造,表尾用来输入数据也叫做栈顶(top),相应的 表头就是栈底(bottom),栈顶和栈顶是两个指针用来表示这个栈

  • 与线性表类似,栈也是又顺序表示和链式表示,分别称作顺序栈和链栈

栈的基本操作

  • 如何通过栈这个后进先出的线性表,来实现增删查呢?

  • 初始时,栈内没有数据,即空栈。此时栈顶就是栈底。

  • 当存入数据时,最先放入的数据会进入栈底。接着加入的数据都会放入到栈顶的位置。

  • 如果要删除数据,也只能通过访问栈顶的数据并删除。对于栈的新增操作,通常也叫作 push 或压栈。

  • 对于栈的删除操作,通常也叫作 pop或出栈。对于压栈和出栈,我们分别基于顺序栈和链栈来分析

顺序栈

  • 顺序栈即就是顺序存储元素的,通常顺序栈我们可以通过数组来实现,将数组的首元素放在栈底,最后一个元素放在栈顶,之后指定一个 top 指针指向栈顶元素的位置

  • 当栈中只有一个元素是,此时 top=0 ,一般以 top 是否为 -1 来判定是否为空栈,当定义了栈的最大容量时,则栈顶 top 必须小于最大容量值

  • 下面我们通过 Java 代码实现一个顺序栈,非常简单如下:

/** * @url: i-code.online * @author: 云栖简码 * @time: 2020/12/8 16:48 */public class Stack<T> {    private Object[] stack;    private int stackSize;    private int top = -1;    public Stack(int size){        stackSize = size;        stack = new Object[size];    }    public void push(T value){        if (top < stackSize-1){            top++;            stack[top] = value;            return;        }        throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(top +"越界");    }    public T pop(){        if (top > -1){            top--;           return (T) stack[top+1];        }        throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(top +"越界");    }    public boolean empty(){        return top == -1;    }}
  • 当需要新增数据元素,即入栈操作时,就需要将新插入元素放在栈顶,并将栈顶指针增加 1。如下图所示:

  • 删除数据元素,即出栈操作,只需要 top-1 就可以了。

对于查找操作,栈没有额外的改变,跟线性表一样,它也需要遍历整个栈来完成基于某些条件的数值查找,上述代码中并未去实现该功能

链栈

  • 关于链式栈,就是用链表的方式对栈的表示。通常,可以把栈顶放在单链表的头部,如下图所示。由于链栈的后进先出,原来的头指针就显得毫无作用了。因此,对于链栈来说,是不需要头指针的。相反,它需要增加指向栈顶的 top 指针,这是压栈和出栈操作的重要支持。

  • 对于链表我们添加都是在其后追加,但是对于链栈,新增数据的压栈操作需要额外处理的,就是栈的 top 指针。如下图所示,插入新的数据放在头部,则需要让新的结点指向原栈顶,即 top 指针指向的对象,再让 top 指针指向新的结点。

  • 在链式栈中进行删除操作时,只能在栈顶进行操作。因此,将栈顶的 top 指针指向栈顶元素的 next 指针即可完成删除。对于链式栈来说,新增删除数据元素没有任何循环操作,其时间复杂度均为 O(1)

  • 通过代码简单实现栈的操作,如下:

/** * @url: i-code.online * @author: 云栖简码 * @time: 2020/12/8 20:57 */public class LinkedList<E> {    private Node<E> top = new Node<>(null,null);    public void push(E e){        Node<E> node = new Node<>(e,top.next);        top.next = node;    }    public E pop(){        if (top.next == null){            throw new NoSuchElementException();        }        final Node<E> next = top.next;        top.next = next.next;        return next.item;    }    private static class Node<E>{        E item;        Node<E> next;        public Node(E item, Node<E> next){            this.item = item;            this.next = next;        }    }}

对于查找操作,相对链表而言,链栈没有额外的改变,它也需要遍历整个栈来完成基于某些条件的数值查找。

  • 不管是顺序栈还是链栈,数据的新增、删除、查找与线性表的操作原理极为相似,时间复杂度完全一样,都依赖当前位置的指针来进行数据对象的操作。区别仅仅在于新增和删除的对象,只能是栈顶的数据结点。

栈的案例

  • 我们可以通过一个案例来看栈的具体使用,这里选取 leetcode 上的案例来练习,如下

有效括号

  • 给定一个只包括 '(',')','{','}','[',']' 的字符串,判断字符串是否有效。有效字符串需满足:左括号必须与相同类型的右括号匹配,左括号必须以正确的顺序匹配。例如,{ [ ( ) ( ) ] } 是合法的,而{ ( [ ) ] }是非法的。

  • 这个问题很适合采用栈来处理。原因是,在匹配括号是否合法时,左括号是从左到右依次出现,而右括号则需要按照“后进先出”的顺序依次与左括号匹配。因此,实现方案就是通过栈的进出来完成。

  • 具体的实现思路,我们可以遍历字符串从左起,当遇到左括号时进行压榨操作,而到遇到右括号时则继续出栈,判断出栈的括号是否与当前的右括号是一对,如果不是则非法,如果一致则继续遍历直到结束

  • 代码如下:

public boolean isValid(String s) {        Stack stack = new Stack();        for(int i =0;i<s.length();i++){            char curr = s.charAt(i);            if (isLeft(curr)) {                stack.push(curr);            }else {                if (stack.empty())                    return false;                if (!isPair(curr,(char)stack.pop())){                    return false;                }            }        }        if (stack.empty()){            return true;        }else {            return false;        }    }    public boolean isPair(char curr,char expt){        if ((expt == '[' && curr == ']') || (expt == '{' && curr == '}') || (expt == '(' && curr == ')'))            return true;        return false;    }    public boolean isLeft(char c){        if (c == '{' || c == '[' || c == '(')            return true;        return false;    }

总结

  • 栈继承了线性表特性,是一个特殊的线性表

  • 栈只允许数据从栈顶进出,即栈的特性先进后出

  • 不管是顺序栈还是链式栈,它们对于数据的新增操作和删除操作的时间复杂度都是 O(1)。而在查找操作中,栈和线性表一样只能通过全局遍历的方式进行,也就是需要 O(n) 的时间复杂度

  • 当我们面临频繁增删节点,同时数据顺序有后来居上的特点时栈就是个不错的选择。例如,浏览器的前进和后退,括号匹配等问题

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