Курс Python → Работа со стеком в Python

Стек в программировании представляет собой абстрактный тип данных, который работает по принципу Last In, First Out (LIFO), что означает, что последний добавленный элемент будет первым извлеченным. В Python встроенный список можно легко использовать в качестве стека. Для добавления элемента на вершину стека используется метод append(), а для извлечения элемента из верхней части стека — метод pop() без указания индекса.

Хотя может показаться, что использование стека не так уж и часто встречается в задачах, многие проблемы могут быть легко решены с его помощью. Особенно важно, чтобы начинающие разработчики (junior) знали о таком простом и эффективном методе, так как это знание может оказаться полезным не только в повседневной практике, но и на собеседованиях.

Пример использования стека в Python:


stack = []
stack.append(1)  # добавляем элемент 1 на вершину стека
stack.append(2)  # добавляем элемент 2 на вершину стека
print(stack.pop())  # извлекаем и печатаем верхний элемент стека (2)
print(stack.pop())  # извлекаем и печатаем следующий верхний элемент стека (1)

В данном примере мы создаем пустой список stack, добавляем в него элементы 1 и 2, а затем извлекаем их с помощью метода pop(). Таким образом, мы используем список в Python в качестве стека, следуя принципу LIFO.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Функции all и any в Python
  2. Обработка ошибок в Python
  3. Экспорт данных в файл.
  4. Создание копии списка в Python
  5. Вывод символов строки в Python
  6. Запуск внешнего кода в Jupyter
  7. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  8. Генераторы списков
  9. Python Метод del.
  10. Получение срезов итераторов
  11. Модуль Operator в Python
  12. Создание словаря в Python
  13. Тестирование времени с Freezegun
  14. Форматирование данных с помощью pprint
  15. Порядок операций в Python
  16. Преобразование в float
  17. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  18. Преобразование данных в Python
  19. Настройка вывода NumPy
  20. Проверка файла .py на синтаксис.
  21. Работа со строками в Python
  22. Разделение строки в Python
  23. Обновление и получение данных в SQLite
  24. Удаление дубликатов из списка
  25. Ускорение обработки данных с %autoawait
  26. Использование подчеркивания в REPL
  27. Python Метод sleep() времени
  28. Расчет времени выполнения
  29. Изменение элемента списка
  30. Работа с JSON данными в Python
  31. Обработка исключений в Python
  32. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  33. Форматирование строк в Python
  34. Создание namedtuple из словаря
  35. Howdoi — получение ответов из терминала
  36. Декораторы в Python
  37. Улучшение читаемости кода в Python
  38. Структурирование именованных констант
  39. Управление виртуальными средами в Python
  40. Обратное распространение ошибки
  41. Отслеживание прогресса с tqdm
  42. Установка и использование модуля Wikipedia
  43. Замер времени выполнения кода
  44. Анонимные функции Lambda

Marketello читают маркетологи из крутых компаний