【蓝桥杯软件赛 零基础备赛20周】第6周——栈

文章目录

  • 1. 基本数据结构概述
    • 1.1 数据结构和算法的关系
    • 1.2 线性数据结构概述
    • 1.3 二叉树简介
  • 2. 栈
    • 2.1 手写栈
    • 2.2 C++STL栈
    • 2.3 Java 栈
    • 2.4 Python栈
  • 3 习题

1. 基本数据结构概述

很多计算机教材提到:程序 = 数据结构 + 算法。

“以数据结构为弓,以算法为箭”

数据结构是是计算机存储、组织数据的方法。常用的数据结构有:数组(Array)、栈(Stack)、队列(Queue)、链表(Linked List)、树(Tree)、图(Graph)、堆(Heap)、散列表(Hash)等。分为两大类:线性表、非线性表。数组、栈、队列、链表是线性表,其他是非线性表。

1.1 数据结构和算法的关系

数据结构和算法往往密不可分。下面以图的存储为例,说明数据结构和算法的关系。这几种存图的数据结构,各有优缺点,也各有自己的应用场景。

(1)边集数组

定义结构体数组:

struct Edge{
     int u, v, w;
}edges[M];

其中(u,v,w)表示一条边,起点是u,终点是v,边长是w。edges[M]可以存M条边。

边集数组的优点:是最节省空间的存图方法,存储空间不可能再少了。n=1000个点,m=5000条边的图,使用的存储空间是12×5000 = 60KB。

边集数组的缺点:不能快速定位某条边。如果要找某点u和哪些点有边连接,得把整个edges[M]从头到尾搜一遍才能知道。

边集数组的的应用场景:如果算法不需要查找特定的边,就用边集数组。例如最小生成树Kruskal算法、最短路径Bellman-ford算法。

(2)邻接矩阵

定义一个二维数组:

	int edge[N][N];

其中edge[i][j]表示点i和点j之间有一条边,边长为edge[i][j]。它可以存N个点的边。若edge[i][j]=0,表示i和j之间没有边;若edge[i][j] != 0,i和j之间有边,边长为edge[i][j]。

邻接矩阵的优点:能极快地查询任意两点之间是否有边。如果edge[i][j] != 0,说明点i和j之间有一条边,边长edge[i][j]。

邻接矩阵的缺点:如果图是一张稀疏图,大部分点和边之间没有边,那么邻接矩阵很浪费空间,因为大多数edge[][]=0,没有用到。n=1000个点,m=5000条边的图,使用的存储空间是12×1000×1000 = 12MB。

邻接矩阵的应用场景:(1)稠密图,几乎所有的点之间都有边,edge[][]数组几乎用满了,很少浪费;(2)算法需要快速查找边,而且计算结果和任意两点的关系有关,例如最短路径算法的Floyd算法。

(3)邻接表

邻接矩阵的优点:十分节省空间,因为只存储存在的边。

邻接矩阵的缺点:没有明显的缺点。它的存储空间只比边集数组大一点点,而查询边的速度只比邻接矩阵慢一点点。

邻接矩阵应用场景:基于稀疏图的大部分算法。

1.2 线性数据结构概述

在所有数据结构中,线性表是最简单的。线性表有数组、链表、队列、栈,它们有一个共同的特征:把同类型的数据一个接一个地串在一起。

下面对线性表做个概述,并比较它们的优缺点。

(1)数组

数组是最最简单的数据结构,它的逻辑结构和物理内存的存储完全一样。例如C语言中定义一个整型数组int a[10],系统会分配一个40字节的存储空间,这100个字符的存储地址是连续的。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
    int a[10];
    for (int i=0;i<10;i++)  
         cout << &a[i] << " ";  //打印10个整数的存储地址
    return 0;
}

在作者机器上运行,输出10个整数的存储地址:
0x6dfec4 0x6dfec8 0x6dfecc 0x6dfed0 0x6dfed4 0x6dfed8 0x6dfedc 0x6dfee0 0x6dfee4 0x6dfee8

数组的优点:(1)简单,容易编程;(2)访问快捷,要定位到某个数据,只需使用下标即可,例如a[0]是第1个数据,a[i]是第i-1个数据;(3)与某些应用场景直接对应,例如数列是一维数组,可以在一维护数组上排序,矩阵是二维数组,表示空间坐标,等等。

数组的缺点:删除和增加数据很麻烦,非常耗时。例如要删除数组int a[10]的第5个数据,只能采用覆盖的方法,从第6个数据开始,每个往前挪一位。增加数据也麻烦,例如要在第5个位置插入一个数据,只能把原来第5个开始的数据逐个往后挪一位,空出第5个位置给新数据。

(2)链表

链表是为了克服数组的缺点提出的一种线性表,链表的插入和删除操作,不需要挪动其他数据。简单地说,链表是“是用指针串起来的数组”。链表的数据不是连续存放的,而是用指针串起来的。例如下图删除链表的第3个数据,只要把原来连接第3个数据的指针断开,然后连接它前后的数据即可,不用挪动其他的数据。

在这里插入图片描述

链表的优点:增加和删除数据很便捷。这个优点弥补了数组的缺点。

链表的缺点:定位某个数据比较麻烦。例如要输出第5个数据,需要从链表头开始,沿着指针一步步走,找到第5个。链表的这个缺点却是数组的优点。

链表和数组的优缺点正好相反,它们的应用场合不同,数组适合静态数据,链表适合动态数据。

链表如何编程实现?在常见的数据结构教材中,链表的数据节点是动态分配的,各节点之间用指针来连接。但是在算法竞赛中,如果手写链表,一般不用动态分配,而是用静态数组来模拟。

手写链表的代码见题目:排队顺序

题解

#include<bits/stdc++.h> 

using namespace std;

int arr[1000010];
int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> arr[i];
    }
    int head;
    cin >> head;
    cout << head;
    while (arr[head] != 0) {
        cout << " " << arr[head];
        head = arr[head];
    }
    return 0;
}

当然,除非必要,一般不手写链表,而是用系统提供的链表,例如C++ STL的list,Java LinkedList,Python的list。

链表在蓝桥杯等算法竞赛中不太常用,所以本章没有详细介绍。

(3)队列

队列是线性数据的一种使用方式,模拟现实世界的排队操作。例如排队购物,只能从队头离开队伍,新来的人只能排到队尾,不能插队。队列有一个出口和一个入口,出口是队头,入口是队尾。队列的编程实现,可以用数组,也可以用链表。

队列这种数据结构无所谓优缺点,只有适合不适合。例如宽度优先搜索BFS,就是基于队列的,用其他数据结构都不合适。

(4)栈

栈也是线性数据的一种使用方式,模拟现实世界的单出入口。例如一管泡腾片,先放进去的泡腾片后出来。栈的编程比队列更简单,同样可以用数组或链表实现。

栈有它的使用场合,例如递归使用栈来处理函数的自我调用过程。

1.3 二叉树简介

二叉树是一种高度组织性、高效率的数据结构。例如在一棵有n个节点的满二叉树上定位某个数据,只需走logn步,插入和删除某个数据也只需logn步。在二叉树的基础上发展出了很多高级数据结构和算法。大多数高级数据结构,例如树状数组、线段树、树链剖分、平衡树、动态树等,都是基于二叉树的。

2. 栈

栈(stack)是比队列更简单的数据结构,它的特点是“先进后出”。

队列有两个口,一个入口和一个出口。而栈只有唯一的一个口,既从这个口进入,又从这个口出来。所以如果自己写栈的代码,比队列的代码更简单。

2.1 手写栈

如果使用环境简单,最简单的手写栈代码用数组实现。

const int N = 300008;                        //定义栈的大小
struct mystack{
    int a[N];                                //存放栈元素,从a[0]开始
    int t = -1;                              //栈顶位置,初始栈为空,置初值为-1
    void push(int data){ a[++t] = data; }    //把元素data送入栈
    int top()   { return a[t]; }             //读栈顶元素,不弹出
    void pop()  { if(t>-1) t--;}             //弹出栈顶
    int size()  { return t+1;}               //栈内元素的数量
    int empty() { return t==-1 ? 1:0; }      //若栈为空返回1
};

使用栈时要注意不能超过栈的空间。上面第1行定义了栈的大小是N,栈内的元素数量不要超过它。

用下面的例子给出上述手写代码的应用。

例题:表达式括号匹配

题解:

合法的括号串例如“(())”、“()()()”,像“)(()”这样是非法的。合法括号组合的特点是:左括号先出现,右括号后出现;左括号和右括号一样多。

括号组合的合法检查是栈的经典应用。用一个栈存储所有的左括号。遍历字符串的每一个字符,处理流程是:
(1)若字符是 ‘(’,进栈。
(2)若字符是’)',有两种情况:如果栈不空,说明有一个匹配的左括号,弹出这个左括号,然后继续读下一个字符;如果栈空了,说明没有与右括号匹配的左括号,字符串非法,输出NO,程序退出。
(3)读完所有字符后,如果栈为空,说明每个左括号有匹配的右括号,输出YES,否则输出NO。

C++代码

手写栈:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 300008;                        //定义栈的大小
struct mystack{
    int a[N];                                //存放栈元素,从a[0]开始
    int t = -1;                              //栈顶位置,初始栈为空,置初值为-1
    void push(int data){ a[++t] = data; }    //把元素data送入栈
    int top()   { return a[t]; }         //读栈顶元素,不弹出
    void pop()  { if(t>-1) t--;     }        //弹出栈顶
    int size()  { return t+1;}            //栈内元素的数量
    int empty() {return t==-1 ? 1:0; }   //若栈为空返回1
}st;
int main(){
    char x;
	while(cin>>x){   //循环输入
	    if(x=='@') break;       //输入为@停止;
		if(x=='(') st.push(x);  //左括号入栈
		if(x==')'){             //遇到一个右括号
            if(st.empty()) {cout<<"NO";return 0;} //栈空,没有左括号与右括号匹配
            else st.pop();      //匹配到一个左括号,出栈
		}
	}
	if(st.empty()) cout<<"YES"; //栈为空,所有左括号已经匹配到右括号,输出yes
	else cout<<"NO";
	return 0;
}

STL:

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
string str;
stack<char> ops;
int main()
{
    cin >> str;
    long res = 0;
    for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
        char c = str[i];
        if (c == '(') {
            ops.push(c);
        }
        else if (c == ')') {
            if (!ops.empty()) {
                ops.pop();
            }
            else {
                cout << "NO";
                return 0;
            }
        }
    }
    if (!ops.empty()) {
        cout << "NO";
        return 0;
    }
    cout << "YES";
    return 0;
}

Java代码

import java.util.Scanner;
public class Main {
    static final int N = 300008;
    static class mystack {
        int[] a = new int[N];
        int t = -1;
        void push(int data) {  a[++t] = data;    }
        int top() {   return a[t];        }
        void pop(){   if(t > -1) t--;     }
        int size(){   return t + 1;       }
        boolean  empty() {   return t == -1 ? true : false; }
    }
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        mystack st = new mystack();
        String s = sc.next();
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            char x = s.charAt(i);
            if(x == '@') break;
            if(x == '(') st.push(x);
            if(x == ')') {
                if(st.empty()) {
                    System.out.println("NO");
                    return;
                }
                else st.pop();
            }
        }
        if(st.empty()) System.out.println("YES");
        else System.out.println("NO");
    }
}

Python代码

Python的手写栈用到了list。用list模拟栈有一个好处,不用担心栈空间不够大,因为list自动扩展空间。而且list的栈操作非常快,因为栈顶是list的末尾元素,栈只有一个出入口,只在list的末尾进行进栈和出栈操作,操作极为快捷。下面是list实现的栈功能。

在这里插入图片描述

下面是例题的Python代码,栈用list模拟。

st = []             #定义栈,用list实现
flag =  True        #判断左括号和右括号的数量是否一样多
s = input().strip()
for x in s:
    if x=='(':  st.append("(")    #进栈
    if x==")":
        if len(st)!=0:            #len():栈的长度
            st.pop()              #出栈,也可以写成 del st[-1] ,st[-1]是栈顶
        else:                     #栈已空,没有匹配的左括号
           flag = False
           break
if len(st)==0 and flag:  print('YES')
else:                    print('NO')

2.2 C++STL栈

竞赛时一般不自己手写栈,而是用STL stack:https://wyqz.top/p/870124582.html#toc-heading-9。

STL stack的主要操作见下表。

在这里插入图片描述
用下面的例题说明STLqueue的应用

例题:排列

题解:

把符合条件的一对<i, j>称为一个“凹”。首先模拟检查“凹”,了解执行的过程。以“3 1 2 5”为例,其中的“凹”有:“3-1-2”和“3-1-2-5”;还有相邻的“3-1”、“1-2”、“2-5”。一共5个“凹”,总价值13。

像“3-1-2”和“3-1-2-5”这样的“凹”,需要检查连续3个以上的数字。

例如“3 1 2”,从“3”开始,下一个应该比“3”小,例如“1”,再后面的数字比“1”大,才能形成“凹”。

再例如“3-1-2-5”,前面的“3-1-2”已经是“凹”了,最后的“5”也会形成新的“凹”,条件是这个“5”必须比中间的“1-2”大才行。

总结上述过程是:先检查“3”;再检查“1”符合“凹”;再检查“2”,比前面的“1”大,符合“凹”;再检查“5”,比前面的“2”大,符合“凹”。

以上是检查一个“凹”的两头,还有一种是“嵌套”。一旦遇到比前面小的数字,那么以这个数字为头,可能形成新的“凹”。例如“6 4 2 8”,其中的“6-4-2-8”是“凹”,内部的“4-2-8”也是凹。如果学过递归、栈,就会发现这是嵌套,所以本题用栈来做很合适。

以“6 4 2 8”为例,用栈模拟找“凹”。当新的数比栈顶的数小,就进栈;如果比栈顶的数大,就出栈,此时找到了一个“凹”并计算价值。下图中的圆圈数字是数在数组中的下标位置,用于计算题目要求的价值。

在这里插入图片描述
图(1):6进栈。
图(2):4准备进栈,发现比栈顶的6小,说明可以形成凹,4进栈。
图(3):2准备进栈,发现比栈顶的4小,说明可以形成凹,2进栈。
图(4):8准备进栈,发现比栈顶的2大,这是一个凹“4-2-8”,对应下标“②–④”,弹出2,然后计算价值,j-i+1=④-②+1=3。
图(5):8准备进栈,发现比栈顶的4大,这是一个凹“6-4-8”,对应下标“①–④”,弹出4,然后计算价值,j-i+1=④-①+1=4。
图(6):8终于进栈了,数字也处理完了,结束。

在上述过程中,只计算了长度为3和3以上的凹,并没有计算题目中“(3)a[i]-a[j]之间不存在其他数字”的长度为2的凹,所以最后统一加上这种情况的价值(n-1)×2 = 6。

最后统计得“6 4 2 8”的总价值是3+4+6=13。

C++代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 300008;
int a[N];                 //这里a[]是题目的数字排列
int main(){
    int n;  cin>>n;
    for(int i = 1;i <= n;i++)  cin>>a[i];   //输入数列
    stack <int> st;                   //定义栈
    long long ans = 0;
    for(int i = 1;i <= n;i++){
        while(!st.empty() && a[st.top()] < a[i]){
            st.pop();
            if(!st.empty()){
                int last = st.top();
                ans += (i - last + 1);
            }
        }
        st.push(i);
    }
    ans += (n - 1) * 2;              //(3)a[i]-a[j]之间不存在其他数字的情况
    cout<<ans;
}

2.3 Java 栈

Java Stack https://docs.oracle.com/en/java/javase/14/docs/api/java.base/java/util/Stack.html

有以下操作。

在这里插入图片描述

例题 排列 的Java代码。

import java.util.Scanner;
import java.util.Stack;
public class Main {
    static final int N = 300008;
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int n = sc.nextInt();
        int[] a = new int[N];
        for(int i = 1; i <= n; i++)  a[i] = sc.nextInt();        
        Stack<Integer> st = new Stack<>();
        long ans = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            while(!st.empty() && a[st.peek()] < a[i]) {
                st.pop();
                if(!st.empty()) {
                    int last = st.peek();
                    ans += (long)(i - last + 1);
                }
            }
            st.push(i);
        }
        ans += (n - 1) * 2;
        System.out.println(ans);
    }
}

2.4 Python栈

python的栈可以用以下三种方法实现:(1)list;(2)deque;(3)LifoQueue。比较它们的运行速度,list和deque一样快,而LifoQueue慢得多,建议使用list。前面已经介绍了用list实现栈的方法。

下面是例题 排列 的代码。

n = int(input())
a = [int(x) for x in input().split()]
st = []                                       #定义栈,用list实现
ans = 0
for i in range(n):
    while len(st) != 0 and a[st[-1]] < a[i]:  #st[-1]是栈顶
        st.pop()                              #弹出栈顶
        if len(st) != 0:
            last = st[-1]                     #读栈顶
            ans += (i - last + 1)
    st.append(i)                              #进栈
ans += (n - 1) * 2
print(ans)

3 习题

表达式括号匹配

表达式求值

小鱼的数字游戏

后缀表达式

【模板】栈

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刚开始学习 STM32 的时候&#xff0c;不知道大家有没被外设驱动支配过的恐惧&#xff1f; 那么多的外设&#xff0c;那么多的选项&#xff0c;有可能一个选项没配置对&#xff0c;外设就工作不正常了&#xff0c;大大增加我们入行的难度。 针对这个问题&#xff0c;ST 公司很…

递归实例化导致的栈溢出问题【简直蠢得出奇】

问题描述 今天在练习数据库增删改查&#xff0c;体验三层架构思想时&#xff0c;随便写了点DAO层代码&#xff0c;但服务器运行时竟然爆出了栈溢出的问题&#xff0c;说实话&#xff0c;空指针问题我还能放着耐心去代码里找找问题&#xff0c;但这个栈溢出&#xff0c;我之前就…

如何获取唐诗三百首中的名句列表接口

唐诗三百首&#xff0c;是中国文学中最为经典的诗歌选集之一&#xff0c;其中涵盖了大量美丽、深刻的诗句&#xff0c;被广泛传诵。有不少文化爱好者希望能够获取这些名句列表&#xff0c;以便深入理解唐诗的内涵和精华。那么&#xff0c;如何获取唐诗三百首中的名句列表呢&…

YOLOv5算法进阶改进(7)— 将主干网络SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC

前言:Hello大家好,我是小哥谈。SimSPPF是YOLOv6中提出的一种改进的空间金字塔池化方法,它是SPPF的升级版。SimSPPF通过在不同尺度上使用不同大小的池化核来提取特征,从而提高了检测器的性能。与SPPF相比,SimSPPF可以在不增加计算成本的情况下提高检测器的性能。本节课就教…

基于51单片机控制恒压供水系统设计

**单片机设计介绍&#xff0c;基于51单片机的篮球计分器设计 文章目录 一 概要二、功能设计设计思路 三、 软件设计原理图 五、 程序六、 文章目录 一 概要 设计一个基于51单片机控制的恒压供水系统是一个复杂的工程&#xff0c;涉及到硬件设计和软件编程等多个方面。以下是一…

BUUCTF-WEB-刷题记录(2)

[网鼎杯 2018]Fakebook 注册一个账户&#xff0c;进去之后查看源代码&#xff0c;感觉存在注入点 是数字型注入&#xff0c;payload&#xff1a; 1%20and(false) 1%20and(true)判断列数 1 order by 5改为4的时候则页面正常 判断显示位&#xff0c;可以看见第二列存在数据回…

uniapp前端支付篇(微信、抖音、快手、h5)四个平台支付

前言 微信、快手、h5支付步骤大致相同&#xff0c;只有抖音是有自己的支付组件 项目同时支持多个&#xff08;微信、快手、h5&#xff09;平台支付&#xff0c;后端那边代码可以封装的 各平台支付大致流程都是相同的&#xff0c;总结了一下分为五个步骤 点击支付创建订单生成密…

深搜回溯剪枝优化策略-全排列II

LCR 084. 全排列 II - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 这道题的主体思想和之前讲过的全排列是相似的&#xff0c;不同的是思考的角度要侧重于剪枝方向&#xff0c;所以可以通过这道题对剪枝思想的进一步扩展&#xff1b; 通过题意&#xff0c;可以知道&#xff0c;在上一…

非得让你会之MyBatis插件与Java动态代理

引言 咱们今天聊聊Java动态代理&#xff0c;这东西在开发中真的太常见了。比如Spring AOP、RPC&#xff0c;它们都离不开动态代理。然后&#xff0c;咱们再来说说MyBatis插件&#xff0c;这可是MyBatis框架中的一个超实用的功能&#xff0c;它就像是给MyBatis加了个“超能力”…

SmartSoftHelp8,Web前端性能提升,js,css,html 优化压缩工具

Web前端js&#xff0c;css&#xff0c;html 优化压缩工具 提高web 前端性能&#xff0c;访问速度优化专业工具 CSS&#xff0c;js&#xff0c;html 单文件&#xff0c;多文件 单个&#xff0c;批量压缩优化 web前端优化&#xff1a;减少空格&#xff0c;体积压缩&#xff0…