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python中栈函数 python的栈

python堆和栈的区别有哪些

堆(Heap)与栈(Stack)是开发人员必须面对的两个概念,在理解这两个概念时,需要放到具体的场景下,因为不同场景下,堆与栈代表不同的含义。一般情况下,有两层含义:

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(1)程序内存布局场景下,堆与栈表示的是两种内存管理方式;

(2)数据结构场景下,堆与栈表示两种常用的数据结构。

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堆与栈实际上是操作系统对进程占用的内存空间的两种管理方式,主要有如下几种区别:

(1)管理方式不同。栈由操作系统自动分配释放,无需我们手动控制;堆的申请和释放工作由程序员控制,容易产生内存泄漏;

(2)空间大小不同。每个进程拥有的栈的大小要远远小于堆的大小。理论上,程序员可申请的堆大小为虚拟内存的大小,进程栈的大小 64bits 的 Windows 默认 1MB,64bits 的 Linux 默认 10MB;

(3)生长方向不同。堆的生长方向向上,内存地址由低到高;栈的生长方向向下,内存地址由高到低。

(4)分配方式不同。堆都是动态分配的,没有静态分配的堆。栈有2种分配方式:静态分配和动态分配。静态分配是由操作系统完成的,比如局部变量的分配。动态分配由alloca函数进行分配,但是栈的动态分配和堆是不同的,他的动态分配是由操作系统进行释放,无需我们手工实现。

(5)分配效率不同。栈由操作系统自动分配,会在硬件层级对栈提供支持:分配专门的寄存器存放栈的地址,压栈出栈都有专门的指令执行,这就决定了栈的效率比较高。堆则是由C/C++提供的库函数或运算符来完成申请与管理,实现机制较为复杂,频繁的内存申请容易产生内存碎片。显然,堆的效率比栈要低得多。

(6)存放内容不同。栈存放的内容,函数返回地址、相关参数、局部变量和寄存器内容等。当主函数调用另外一个函数的时候,要对当前函数执行断点进行保存,需要使用栈来实现,首先入栈的是主函数下一条语句的地址,即扩展指针寄存器的内容(EIP),然后是当前栈帧的底部地址,即扩展基址指针寄存器内容(EBP),再然后是被调函数的实参等,一般情况下是按照从右向左的顺序入栈,之后是被调函数的局部变量,注意静态变量是存放在数据段或者BSS段,是不入栈的。出栈的顺序正好相反,最终栈顶指向主函数下一条语句的地址,主程序又从该地址开始执行。堆,一般情况堆顶使用一个字节的空间来存放堆的大小,而堆中具体存放内容是由程序员来填充的。

从以上可以看到,堆和栈相比,由于大量malloc()/free()或new/delete的使用,容易造成大量的内存碎片,并且可能引发用户态和核心态的切换,效率较低。栈相比于堆,在程序中应用较为广泛,最常见的是函数的调用过程由栈来实现,函数返回地址、EBP、实参和局部变量都采用栈的方式存放。虽然栈有众多的好处,但是由于和堆相比不是那么灵活,有时候分配大量的内存空间,主要还是用堆。

无论是堆还是栈,在内存使用时都要防止非法越界,越界导致的非法内存访问可能会摧毁程序的堆、栈数据,轻则导致程序运行处于不确定状态,获取不到预期结果,重则导致程序异常崩溃,这些都是我们编程时与内存打交道时应该注意的问题。

Python语言如何实现包含min函数的栈

仅供参考

# coding=utf8

'''

题目:定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈的最小元素的min函数。

在该栈中,调用min、push及pop的时间复杂度都是O(1)。

'''

class Stack():

def __init__(self):

self.main_stack = []

# 辅助栈,每次次最小的元素压入辅助栈

self.assist_stack = []

# 记录栈中的最小元素

self._min = None

def min(self):

return self._min

def push(self, data):

self.main_stack.append(data)

if self._min is None:

self._min = data

else:

if data self._min:

self._min = data

# 将最小的元素压入辅助栈

self.assist_stack.append(self._min)

def pop(self):

if len(self.main_stack) == 0:

raise Exception('no data')

elif len(self.main_stack) == 1:

self.assist_stack.pop()

self._min = None

return self.main_stack.pop()

else:

self.assist_stack.pop()

self._min = self.assist_stack[-1]

return self.main_stack.pop()

if __name__ == '__main__':

s = Stack()

s.push(3)

s.push(4)

s.push(2)

s.push(1)

print s.min()

s.pop()

s.pop()

print s.min()

s.pop()

print s.min()

s.pop()

print s.min()

s.pop()

python中的堆栈什么意思

堆栈是一种执行“后进先出”算法的数据结构。

设想有一个直径不大、一端开口一端封闭的竹筒。有若干个写有编号的小球,小球的直径比竹筒的直径略小。现在把不同编号的小球放到

竹筒里面,可以发现一种规律:先放进去的小球只能后拿出来,反之,后放进去的小球能够先拿出来。所以“先进后出”就是这种结构的

特点。

堆栈是计算机中最常用的一种数据结构,比如函数的调用在计算机中是用堆栈实现的。 堆栈可以用数组存储,也可以用以后会介绍的链

表存储。

堆栈就是这样一种数据结构。它是在内存中开辟一个存储区域,数据一个一个顺序地存入(也就是“压入——push”)这个区域之中。

有一个地址指针总指向最后一个压入堆栈的数据所在的数据单元,存放这个地址指针的寄存器就叫做堆栈指示器。开始放入数据的单元叫

做“栈底”。数据一个一个地存入,这个过程叫做“压栈”。在压栈的过程中,每有一个数据压入堆栈,就放在和前一个单元相连的后面

一个单元中,堆栈指示器中的地址自动加1。读取这些数据时,按照堆栈指示器中的地址读取数据,堆栈指示器中的地址数自动减 1。这

个过程叫做“弹出pop”。如此就实现了后进先出的原则。

推荐学习《python教程》。

python中栈和队列在功能上的区别

“栈”

“队列”

是数据结构,与具体的语言无关。

1.队列先进先出,栈先进后出。

2.

对插入和删除操作的"限定"。

栈是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

队列是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。

从"数据结构"的角度看,它们都是线性结构,即数据元素之间的关系相同。但它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外,主要区别是对插入和删除操作的"限定"。

栈和队列是在程序设计中被广泛使用的两种线性数据结构,它们的特点在于基本操作的特殊性,栈必须按"后进先出"的规则进行操作,而队列必须按"先进先出"

的规则进行操作。和线性表相比,它们的插入和删除操作受更多的约束和限定,故又称为限定性的线性表结构。

3.遍历数据速度不同。栈只能从头部取数据

也就最先放入的需要遍历整个栈最后才能取出来,而且在遍历数据的时候还得为数据开辟临时空间,保持数据在遍历前的一致性队列怎不同,他基于地址指针进行遍历,而且可以从头或尾部开始遍历,但不能同时遍历,无需开辟临时空间,因为在遍历的过程中不影像数据结构,速度要快的多

栈(stack)是限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

队列(queue)是限定只能在表的一端进行插入和在另一端进行删除操作的线性表。

从"数据结构"的角度看,它们都是线性结构,即数据元素之间的关系相同。但它们是完全不同的数据类型。除了它们各自的基本操作集不同外,主要区别是对插入和删除操作的"限定"。

栈和队列是在程序设计中被广泛使用的两种线性数据结构,它们的特点在于基本操作的特殊性,栈必须按"后进先出"的规则进行操作,而队列必须按"先进先出"的规则进行操作。和线性表相比,它们的插入和删除操作受更多的约束和限定,故又称为限定性的线性表结构。


本文标题:python中栈函数 python的栈
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