suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialDatenstrukturen im Python-Stack

Data Structures in Python -Stack

Der Stack in Python ist, wie auch in anderen Programmiersprachen, eine lineare Datenstruktur, die dem Last-In-First-Out-Prinzip (LIFO) folgt. Das bedeutet, dass das zuletzt hinzugefügte Element zuerst entfernt wird.

Stack-Szenenverständnis:

Stellen Sie sich einen Stapel Teller vor und Sie können nur den oberen Teller hinzufügen oder entfernen. Zu den üblichen Vorgängen gehören „Push“ (Hinzufügen eines Elements), „Pop“ (Entfernen des obersten Elements) und „Peek“ (Anzeigen des obersten Elements, ohne es zu entfernen).

Allgemeine Operationen des Stapels:

Übliche Operationen des Stapels sind wie folgt:

  • Push: Fügen Sie ein Element oben im Stapel hinzu.
  • Pop: Entfernen Sie das oberste Element des Stapels und geben Sie es zurück.
  • Peek: Das oberste Element des Stapels zurückgeben, ohne es zu entfernen.
  • is_empty: Überprüfen Sie, ob der Stapel leer ist.
  • Größe: Gibt die Anzahl der Elemente im Stapel zurück.

So erstellen Sie einen Stapel:

Um einen Stack in Python zu erstellen, können wir je nach Bedarf verschiedene Methoden verwenden. So erstellen und verwenden Sie Stapel mit verschiedenen Methoden:

Verwendungsliste:

Listen in Python können als Stapel fungieren, da sie append() zum Hinzufügen von Elementen und pop() zum Entfernen des letzten Elements unterstützen.

# 使用列表实现栈
stack = []

# 向栈中压入元素
stack.append(1)
stack.append(2)
stack.append(3)

print("压入元素后的栈:", stack)

# 从栈中弹出元素
popped_element = stack.pop()
print("弹出的元素:", popped_element)
print("弹出后的栈:", stack)

# 查看栈顶元素
if stack:
    print("栈顶元素:", stack[-1])
else:
    print("栈为空。")

https://www.php.cn/link/6003950cffdc86970909a494861920c6

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenstrukturen im Python-Stack. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

VSCode Windows 64-Bit-Download

VSCode Windows 64-Bit-Download

Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft