Stos

Stos (1) Przykładowy stos i operacja dodawania elementu (na pomarańczowo oznaczono wskaźniki po dodaniu)
REKLAMA C++. Algorytmy i struktury danych
103,95 zł
NoSQL, NewSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji
54,90 zł
UX w projektowaniu witryn internetowych
−30%38,43 zł
Algorytmy. Ilustrowany przewodnik
54,90 zł

Stos (ang. Stack) – struktura danych, w której bezpośredni dostęp jest tylko do ostatnio dodanego elementu. Stos bywa określany także jako kolejka LIFO (z ang. Last In, First Out, czyli: ostatni na wejściu, pierwszy na wyjściu). Stos można sobie wyobrazić jako kilka rzeczy ułożonych „jedna na drugiej” – łatwo można wziąć tylko rzecz leżącą na samym wierzchu, gdyż pozostałe są przykryte.

Implementacja

W tej sekcji przedstawiona jest przykładowa implementacja w języku C++ stosu przechowującego liczby typu int. Opis ten jest adresowany przede wszystkim do osób, które dopiero chcą zrozumieć ideę dynamicznych struktur danych, zatem jest on dość opisowy.

Elementem leżącym na stosie będzie nie sama liczba, ale struktura (nazwijmy ją sobie ElementStosu) zawierająca:

  • Przechowywany element (w naszym przypadku będzie to liczba typu int),
  • Wskaźnik do kolejnego elementu.

W kodzie programu tworzymy zmienną typu ElementStosu*, która jest wskaźnikiem na element znajdujący się na wierzchu stosu. Początkowo nasz stos jest pusty, więc wskaźnik ten ma przypisaną zerową wartość. Potrzebne nam są teraz funkcje umożliwiające dodanie elementu na stos oraz pobranie elementu ze stosu. Dodanie nowego elementu powinno przebiegać następująco:

  1. Tworzymy nowy element typu ElementStosu.
  2. Jako element danej struktury przypisujemy liczbę, którą chcemy dodać na stos.
  3. Jako wskaźnik do następnego elementu ustawiamy wskaźnik do elementu, który aktualnie jest na wierzchu stosu.
  4. Ustawiamy nasz nowy element jako wierzch stosu.

Ponieważ zmienna przechowująca początek stosu jest modyfikowana, musimy przekazać ją do funkcji przez referencję (ewentualnie przez wskaźnik). Poniższy kod źródłowy zawiera implementację struktury ElementStosu, funkcji dodającej element na stos i przykładowe wykorzystanie tej funkcji w funkcji main.

struct ElementStosu
{
	int liczba;
	ElementStosu* nastepny;
};

void dodajDoStosu(ElementStosu* &stos, int liczba)
{
	ElementStosu* nowy = new ElementStosu();
	nowy->liczba = liczba;
	nowy->nastepny = stos;
	stos = nowy;
};

int main()
{
	ElementStosu* stos = 0;
	dodajDoStosu(stos, 2);
	dodajDoStosu(stos, 5);
	return 0;
}

Zwróćmy uwagę, że po dodaniu liczby 5 tracimy bezpośredni dostęp do liczby 2 – aby się do niej dostać, musielibyśmy przejść przez kolejne wskaźniki: stos->nastepny->liczba. Zastanówmy się teraz, jak pobrać liczbę z wierzchu stosu. Tym razem musimy przestawić wskaźnik wierzchu stosu na drugi element, a pierwszy element przeczytać i usunąć. Wygląda to następująco:

  1. Odczytujemy liczbę z dawnego pierwszego elementu stosu, zapisujemy ją do tymczasowej zmiennej,
  2. Tworzymy tymczasowy wskaźnik do pierwszego elementu stosu,
  3. Ustawiamy drugi element stosu jako jego wierzch,
  4. Usuwamy z pamięci element, na który wskazuje tymczasowy wskaźnik,
  5. Zwracamy liczbę odczytaną w punkcie 1.

Kod źródłowy takiej funkcji jest następujący:

int pobierzZeStosu(ElementStosu* &stos)
{
	int liczba = stos->liczba;
	ElementStosu* doUsuniecia = stos;
	stos = stos->nastepny;
	delete doUsuniecia;
	return liczba;
};

Warto zauważyć, że wywołanie tej funkcji jest możliwe tylko wtedy, gdy stos nie jest pusty – w przeciwnym razie program zakończy się błędem. Podstawowe funkcje stosu mamy już zaimplementowane. Żeby móc wygodnie przetestować ich działanie napiszmy jeszcze funkcję, która wypisze nam całą zawartość stosu. Jak wspominaliśmy, bezpośredni dostęp mamy tylko do wierzchu stosu. Żeby dostać się głębiej, musimy „przewijać” stos przechodząc po kolejnych wskaźnikach. Algorytm ten jest następujący:

  1. Utwórz tymczasowy wskaźnik, początkowo niech pokazuje on na wierzch stosu,
  2. Jeśli wskaźnik ma wartość 0 (jesteśmy na końcu stosu), zakończ wypisywanie. W przeciwnym razie:
  3. Wypisz wartość aktualnego elementu,
  4. Ustaw tymczasowy wskaźnik na kolejny element stosu,
  5. Wróć do punktu 2.

Pełny przykład programu, zawierający wszystkie opisane w tym artykule funkcje, jest zamieszczony poniżej.

#include<iostream>

using namespace std;

struct ElementStosu
{
	int liczba;
	ElementStosu* nastepny;
};

void dodajDoStosu(ElementStosu* &stos, int liczba)
{
	ElementStosu* nowy = new ElementStosu();
	nowy->liczba = liczba;
	nowy->nastepny = stos;
	stos = nowy;
};

int pobierzZeStosu(ElementStosu* &stos)
{
	int liczba = stos->liczba;
	ElementStosu* doUsuniecia = stos;
	stos = stos->nastepny;
	delete doUsuniecia;
	return liczba;
};

void wypiszStos(ElementStosu* &stos)
{
	ElementStosu* aktualny = stos;
	while (aktualny != 0)
	{
		cout << aktualny->liczba << " ";
		aktualny = aktualny->nastepny;
	}
	cout << "\n";
};

int main()
{
	ElementStosu* stos = 0;
	dodajDoStosu(stos, 2);
	dodajDoStosu(stos, 5);
	dodajDoStosu(stos, 7);

	wypiszStos(stos);

	int pobrane = pobierzZeStosu(stos);
	cout << "Pobrano: " << pobrane << "\n";
	wypiszStos(stos);

	dodajDoStosu(stos, 6);
	wypiszStos(stos);

	system("pause");

	// Czyszczenie pamięci
	while (stos != 0)
	{
		pobierzZeStosu(stos);
	}

	return 0;
}

Zobacz też

Ocena: 0 Tak Nie
Liczba głosów: 0.

Dodano: 13 kwietnia 2018 21:26, ostatnia edycja: 10 listopada 2018 11:12.

REKLAMA

Zobacz też

Algorytm genetycznymetaheurystyka inspirowana biologiczną ewolucją.

Pojęcie algorytmu genetycznego nie jest powiązane z żadnym konkretnym problemem obliczeniowym, algorytm ten może być wykorzystywany do rozwiązywania różnych problemów. Algorytm genetyczny nie próbuje rozwiązywać problemu w sposób analityczny, ale próbuje uzyskać jak najlepsze rozwiązania poprzez wybieranie jak najlepszych cech rozwiązań z określonej puli. Implementując algorytm genetyczny należy przedstawić potencjalne rozwiązanie problemu w postaci jakiejś struktury danych, a następnie zdefiniować operacje krzyżowania, mutacji i selekcji. Zakładamy, że z każdym kolejnym pokoleniem rozwiązania występujące w populacji będą coraz lepsze.

→ Czytaj całość

Problem komiwojażera (ang. travelling salesman problem, w skrócie TSP) – problem obliczeniowy polegający na poszukiwaniu w grafie takiego cyklu, który zawiera wszystkie wierzchołki (każdy dokładnie raz) i ma jak najmniejszy koszt. Bardziej formalnie, problem komiwojażera polega na poszukiwaniu w grafie cyklu Hammiltona o najmniejszej wadze.

Problem ma liczne zastosowania w życiu codziennym. Najlepszym przykładem jest praca kuriera, który musi wyjechać z magazynu, zawieźć przesyłki w różne miejsca i wrócić do magazynu.

Nie jest znany efektywny (tj. działający w czasie co najwyżej wielomianowym) algorytm dający gwarancję znalezienia optymalnego rozwiązania problemu komiwojażera. Problem ten jest bowiem zaliczany do klasy problemów NP-trudnych. W wersji decyzyjnej (czy istnieje cykl o długości mniejszej od x) problem jest zaliczany do klasy problemów NP-zupełnych. W grafie pełnym mającym n wierzchołków liczba możliwych cykli Hammiltona wynosi aż (n-1)!/2. W praktyce sprawdzenie wszystkich możliwości jest zatem wykonalne tylko dla niewielkiej liczby wierzchołków.

→ Czytaj całość

Algorytm Edmondsa-Karpa – algorytm wyszukiwania maksymalnego przepływu w sieci przepływowej. Jest to przypadek szczególny algorytmu Forda-Fulkersona.

W algorytmie Edmondsa-Karpa ścieżka powiększająca wyznaczana jest za pomocą przeszukiwania grafu wszerz. Dzięki temu w każdej iteracji algorytmu dołączana jest zawsze najkrótsza (pod względem liczby krawędzi) ścieżka powiększająca. W metodzie Forda-Fulkersona sposób wyznaczania ścieżki powiększającej jest dowolny.

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt