这篇文章主要介绍了Python基于list的append和pop方法实现堆栈与队列功能,结合实例形式分析了Python使用list定义及使用队列的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python基于list的append和pop方法实现堆栈与队列功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
#coding=utf8 ''''' 堆栈: 堆栈是一个后进先出(LIFO)的数据结构。 在栈上"push"元素是个常用术语,意思是把一个对象添加到堆栈中。 删除一个元素,可以把它"pop"出堆栈。 队列: 队列是一种先进先出(FIFO)的数据类型。 新的元素通过"入队"的方式添加进队列的末尾, "出对"就是从队列的头部删除。 ''' #创建列表 def creatList(): initList=[] try: while True: #从键上输入元素 inputItem=raw_input(u"Enter item(输入quit结束输入):") #当输入字符不是quit,把元素加入列表 #当输入字符是quit,结束输入 if inputItem!="quit": initList.append(inputItem.strip()) else: break #返回输入列表 return initList except Exception,e: print "Create List Error:",e #删除列表的第一个元素并返回删除元素 def popTheFirst(List): try: #判断列表中是否存在元素 #如果存在元素,删除并返回第一个元素 #如果不存在,给出提示信息 if len(List)>0: return List.pop(0) else: print "The list is empty..." except Exception,e: print "pop the first item Error:",e #删除列表的最后元素并返回删除元素 def popTheLast(List): try: #判断列表中是否存在元素 #如果存在元素,删除并返回最后元素 #如果不存在,给出提示信息 if len(List)>0: #pop函数默认删除最后一个元素 return List.pop() else: print "The list is empty..." except Exception,e: print "pop the last item Error:",e #调用creatList函数创建表 listOne=creatList() #输出创建表信息 print "The init list :",listOne #调用popTheFirst函数删除并返回第一个元素 theFirst=popTheFirst(listOne) #输出当前表的第一个元素 print "The first item of list:",theFirst #调用popTheFirst函数删除并返回最后一个元素 theLast=popTheLast(listOne) #输出当前表的最后一个元素元素 print "The last item of list:",theLast ''''' 这里的listOne、theFirst、theLast都是全局变量 如果更改上述语句顺序会获取不到想要的结果。 '''
运行结果:
以上是Python实现堆栈与队列功能(基于list的append与pop方法)的示例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。


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