Stos

Stos (1) Przykładowy stos i operacja dodawania elementu (na pomarańczowo oznaczono wskaźniki po dodaniu)
REKLAMA Algorytmy
49,00 zł
Spring w akcji. Wydanie V
89,00 zł
Vue.js 2. Wprowadzenie dla profesjonalistów
−30%69,30 zł
Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania
89,00 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: +1 Tak Nie
Liczba głosów: 1.

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

REKLAMA

Zobacz też

Powtarzalny algorytm najbliższego sąsiada (ang. repetitive nearest neighbour algorithm, w skrócie RNN) – algorytm służący do rozwiązywania problemu komiwojażera korzystający z algorytmu najbliższego sąsiada.

Algorytm polega na wielokrotnym wykonaniu algorytmu najbliższego sąsiada w taki sposób, aby każdy wierzchołek raz był wierzchołkiem początkowym. Następnie algorytm zwraca najlepsze spośród otrzymanych rozwiązań.

Dla grafu pełnego algorytm ma złożoność O(n3), gdzie n jest liczbą wierzchołków. W trakcie wykonywania algorytmu RNN n razy zostanie wykonany algorytm najbliższego sąsiada, który ma złożoność czasową O(n2).

Algorytm RNN nie daje gwarancji znalezienia rozwiązania optymalnego. W odróżnieniu od algorytmu najbliższego sąsiada daje jednak gwarancję, że zwróci rozwiązanie co najmniej tak dobre, jak n/2-1 innych rozwiązań (dowód i więcej informacji na ten temat znajduje się w pracy podanej w bibliografii).

→ Czytaj całość

Ten artykuł opisuje pewną modyfikację algorytmu opartego na programowaniu dynamicznym rozwiązującego problem wydawania reszty. Algorytm ten daje gwarancję znalezienia rozwiązania optymalnego. Algorytm zaproponował J.W. Wright w pracy The Change-Making Problem (link w bibliografii).

→ Czytaj całość

Algorytm Helda-Karpa (czasami określany jako algorytm Bellmana-Helda-Karpa) – algorytm służący do rozwiązywania problemu komiwojażera. Jest to algorytm dokładny oparty na programowaniu dynamicznym. Algorytm ma złożoność czasową O(n22n) i złożoność pamięciową O(n2n). Jest to co prawda złożoność gorsza od wielomianowej, ale algorytm ten jest znacznie lepszy od algorytmu sprawdzającego wszystkie warianty (złożoność czasowa O(n!)).

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt