스택은 순서가 지정된 항목 모음으로, 새 항목 추가 및 제거는 항상 같은 끝에서 발생합니다. 이 끝을 종종 "상단"이라고 합니다. 상단에 해당하는 끝을 "하단"이라고 합니다.
그림에 설명된 대로 s=(a1,a2,…an-1,an)을 스택합니다. 스택에 마지막으로 푸시된 것은 an이고, 스택에서 처음으로 팝된 것도 an입니다. 따라서 스택은 LIFO 원칙을 준수합니다.
LIFO
LIFO, 즉 후입선출 정렬 원칙입니다. 컬렉션 내의 기간을 기준으로 정렬됩니다. 최신 항목은 위쪽에 있고 오래된 항목은 아래쪽에 있습니다. 스택의 맨 아래에 있는 항목이 가장 오랫동안 저장되므로 스택의 맨 아래가 중요합니다. 최근에 추가된 항목이 가장 먼저 제거됩니다.
스택이 중요한 이유는 아이템의 순서를 뒤집을 수 있다는 점입니다. 삽입과 삭제는 역순입니다.
가장 일반적인 예는 모든 웹 브라우저에 뒤로 버튼이 있다는 것입니다. 웹을 탐색하면 웹 페이지가 스택(실제로는 웹 페이지의 URL)에 배치됩니다. 지금 보고 있는 페이지가 상단에 있고, 처음 본 페이지가 하단에 있습니다. '뒤로' 버튼을 누르면 이전 페이지를 역순으로 탐색하게 됩니다.
Python 구현 스택
# 创建一个空的新栈。 它不需要参数,并返回一个空栈。 class Stack: def __init__(self): self.items = [] # 测试栈是否为空。不需要参数,并返回布尔值。 def isEmpty(self): return self.items == [] # 将一个新项添加到栈的顶部。它需要 item 做参数并不返回任何内容。 def push(self, item): self.items.append(item) # 从栈中删除顶部项。它不需要参数并返回 item 。栈被修改。 def pop(self): return self.items.pop() # 从栈返回顶部项,但不会删除它。不需要参数。 不修改栈。 def peek(self): return self.items[len(self.items)-1] # 返回栈中的 item 数量。不需要参数,并返回一个整数。 def size(self): return len(self.items)
십진수를 임의의 진수로 변환# 🎜🎜 #
스택의 기본 동작을 알고 나면 작은 프로젝트를 만들어 기술을 연습해 보세요. 10진수를 임의의 밑수로 변환합니다. 실제로 가장 높은 숫자는 16진수입니다(더 높은 밑수가 있습니까?).def baseConverter(n, base): # n是输入的十进制数字,base为要转化的进制数 digits = '0123456789ABCDEF' #创建一个新栈 s= Stack() # 将每次计算所得的余数添加进栈 while n> 0: rem = n % base s.push(rem) n = n // base # 将余数倒序排列至新字符串 newString = '' while not remstack.isEmpty(): newString = newString + digits[remstack.pop()] return newString관련 추천: "
위 내용은 파이썬에서 스택은 무엇을 의미하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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