[chatgpt Q&A Record] Doppelendige Warteschlange, Stapel und Funktionsaufrufstapel

Der Unterschied zwischencollections.deque und queue.Queue

F: Was ist der Unterschied zwischencollections.deque() und queue.Queue()?

collections.deque() und queue.Queue sind zwei verschiedene Datenstrukturen und weisen einige Unterschiede auf:

Realistische Methode:
- collections.deque()Es handelt sich um eine doppelendige Warteschlangendatenstruktur, die von der Python-Standardbibliothek bereitgestellt wird. Sie wird mithilfe einer doppelt verknüpften Liste implementiert und verfügt an beiden Enden über effiziente Add- und Pop-Operationen.
- queue.QueueEs handelt sich um eine Warteschlangendatenstruktur in der Python-Standardbibliothek. Sie wird normalerweise für die gleichzeitige Programmierung von Multithreads oder Multiprozessen verwendet und bietet threadsichere Warteschlangenoperationen.
Leitungssicherheit：
- collections.deque() ist nicht threadsicher. Wenn mehrere Threads gleichzeitig auf ein collections.deque-Objekt zugreifen, müssen Thread-Synchronisierungsprobleme manuell behoben werden.
- queue.QueueEs ist Thread-sicher und bietet einen Sperrmechanismus zur sicheren Durchführung von Enqueue- und Dequeue-Vorgängen in einer Multithread-Umgebung.
Übernatürliche Fähigkeit:
- collections.deque()Es wird hauptsächlich zum Implementieren von doppelseitigen Warteschlangen verwendet, eignet sich für Single-Thread-Umgebungen und wird häufig zum schnellen Hinzufügen und Löschen von Elementen an beiden Enden der Warteschlange verwendet.
- queue.QueueEine Warteschlange zur Implementierung der Thread-Sicherheit, die für Multithread-Umgebungen geeignet ist und Daten sicher zwischen mehreren Threads austauschen kann.

In Ihrem Beispiel wird collections.deque() verwendet, um die Speicherung von Inorder-Traversal-Ergebnissen zu implementieren, da die Thread-Sicherheit in diesem Fall kein kritisches Problem darstellt. Wenn Sie mit Warteschlangen in einer Multithread-Umgebung arbeiten müssen, entscheiden Sie sich häufig für die Verwendung von queue.Queue oder anderen threadsicheren Warteschlangendatenstrukturen.

F: Sind die Datenstrukturen beider doppelendigen Warteschlangen identisch?

collections.deque()Sowohl als auch queue.Queue können zum Implementieren von Warteschlangen verwendet werden, ihre zugrunde liegenden Datenstrukturen unterscheiden sich jedoch geringfügig.

collections.deque()Es handelt sich um eine doppelendige Warteschlange, die auf einer doppelt verknüpften Liste basiert und effiziente Hinzufügungs- und Löschvorgänge an beiden Enden der Warteschlange ermöglicht. Dies macht es ideal für die Verwendung als Implementierung einer normalen Warteschlange oder eines normalen Stapels, ist jedoch nicht threadsicher.
queue.QueueEine Warteschlange wird normalerweise als Liste oder Array implementiert, bietet jedoch threadsichere Vorgänge, sodass mehrere Threads Vorgänge in der Warteschlange sicher in die Warteschlange ein- und aus der Warteschlange entfernen können. Dies ist der Hauptunterschied, da ein Verriegelungsmechanismus eingeführt wird, um die Gewindesicherheit zu gewährleisten.

Obwohl beide für Warteschlangenoperationen verwendet werden können, unterscheiden sich ihre Entwurfsziele und Thread-Sicherheit. Wenn Sie die Warteschlange nur in einer Single-Thread-Umgebung verwenden, ist die Verwendung von collections.deque() normalerweise ausreichend. Wenn Sie eine Warteschlange in einer Multithread-Umgebung gemeinsam nutzen müssen, bietet queue.Queue eine threadsichere Lösung.

Rekursion, Stack und Funktionsaufrufstack

F: Der Rückgabewert der rekursiven Funktion ist None. Wie kann ich zurückverfolgen?

Der Rückgabewert einer rekursiven Funktion ist nicht immer None, er hängt vom Design und der Anwendung der rekursiven Funktion ab. Im rekursiven Algorithmus zum Durchlaufen eines Binärbaums in der Reihenfolge muss die rekursive Funktion nicht unbedingt einen Wert zurückgeben. Ihr Hauptzweck besteht darin, die Knoten des Baums zu durchqueren, und nicht darin, einen bestimmten Wert zu berechnen. Normalerweise verwenden wir rekursive Funktionen, um auf die Knoten eines Baums zuzugreifen und eine Operation auszuführen, beispielsweise das Hinzufügen des Knotenwerts zur resultierenden Liste.

In einem Inorder-Traversal-Algorithmus ist der Rückgabewert einer rekursiven Funktion normalerweise leer (oder None, abhängig von der Programmiersprache), da wir nur die Knoten des Baums durchlaufen und den Wert des Knotens aufzeichnen. Der Durchlaufvorgang wird auf natürliche Weise gemäß der rekursiven Aufrufreihenfolge ausgeführt, ohne dass der Rückgabewert explizit verarbeitet werden muss. Das „Backtracing“ rekursiver Funktionen erfolgt automatisch über den Stapel von Funktionsaufrufen. Wenn die rekursive Funktion zurückkehrt, kehrt die Steuerung automatisch zur zuletzt aufgerufenen Funktion zurück und realisiert so den Backtracking-Prozess.

Wenn eine rekursive Funktion einen Wert zurückgeben muss, z. B. die Berechnung der Höhe eines Baums oder einen bestimmten Wert, gibt sie diese Werte bei der Rückkehr zurück. Beim In-Order-Traversal-Algorithmus besteht jedoch normalerweise keine Notwendigkeit, einen Wert zurückzugeben, sondern es muss nur der Wert des besuchten Knotens aufgezeichnet werden.

F: „Das „Backtracking“ einer rekursiven Funktion wird automatisch über den Stapel von Funktionsaufrufen verarbeitet. Wenn die rekursive Funktion zurückkehrt, kehrt die Steuerung automatisch zur zuletzt aufgerufenen Funktion zurück und realisiert so den Backtracking-Prozess.“ Dies kann detailliert beschrieben werden erkläre es mal an einem Beispiel?

Wenn eine rekursive Funktion ausgeführt wird, erstellt jeder Funktionsaufruf einen Frame im Aufrufstapel, der die lokalen Variablen, Parameter und den Ausführungsort der Funktion enthält. Auf diese Weise können sich rekursive Funktionen auf verschiedenen Ebenen aufrufen.

Lassen Sie uns anhand eines Beispiels das „Backtracking“ einer rekursiven Funktion und die Implementierung über den Aufrufstapel im Detail erläutern. Betrachten Sie die folgende rekursive Funktion, die die Fakultät einer ganzen Zahl berechnet:

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

Jetzt berechnen wir factorial(5), die Fakultät von 5. Der Prozess des Funktionsaufrufstapels ist wie folgt:

Der erste Anruf war factorial(5). Da n ungleich 0 ist, gelangt es in den Zweig else und ruft factorial(4) auf.
Nach dem Aufruf von factorial(4) wird der gleiche Prozess fortgesetzt, es wird factorial(3) aufgerufen, dann factorial(2) und schließlichfactorial(1).
Wenn factorial(1) zurückkehrt, wird 1 zurückgegeben.
Jetzt kann factorial(2) als 2 * 1 ausgewertet werden, was das Ergebnis 2 zurückgibt.
Dann kann factorial(3) als 3 * 2 ausgewertet werden, was das Ergebnis 6 zurückgibt.
Schließlich kann factorial(4) als 4 * 6 ausgewertet werden, was das Ergebnis 24 zurückgibt.
Der erste Aufruf factorial(5) kann schließlich als 5 * 24 ausgewertet werden und das Ergebnis 120 zurückgeben.

Während dieses Vorgangs erstellt jeder rekursive Aufruf einen Frame im Aufrufstapel, der den Status der aktuellen Funktion enthält, einschließlich des Werts der lokalen Variablen n und des Ausführungsorts. Wenn eine rekursive Funktion zurückkehrt, kehrt die Steuerung automatisch vom Rahmen der aktuellen Funktion zur vorherigen Funktion zurück, die sie aufgerufen hat, und die Ausführung wird fortgesetzt. Hierbei handelt es sich um den Prozess des „Backtracking“, bei dem die Kontrolle von der Spitze des Aufrufstapels nach unten zurückgegeben wird. Dieser Backtracking-Mechanismus ermöglicht es rekursiven Funktionen, Frames kontinuierlich auf den Stapel zu verschieben und zu platzieren, um rekursive Operationen auszuführen.

F: Bedeutet das, dass der Algorithmus für die rekursive Implementierung der In-Reihenfolge-Traversierung darin besteht, seine linken Knoten der Reihe nach zu durchlaufen, beginnend mit dem Wurzelknoten, und die durchlaufenen Knoten bei jeder Traversierung auf den Stapel zu schieben?

Nicht ganz richtig. Der rekursive In-Order-Traversal-Algorithmus verwendet den Stapel nicht, um die durchquerten Knoten explizit zu verschieben, sondern nutzt die Eigenschaften des Funktionsaufrufstapels, um den In-Order-Traversal-Prozess abzuschließen. Bei der rekursiven Durchquerung in der Reihenfolge durchläuft die rekursive Funktion nacheinander den linken Teilbaum des Baums, besucht dann den aktuellen Knoten und durchläuft schließlich den rechten Teilbaum. Dieser Prozess wird durch kontinuierliche Aufrufe rekursiver Funktionen implementiert und erfordert keine zusätzlichen Stack-Datenstrukturen.

Lassen Sie mich den Ausführungsprozess des rekursiven In-Order-Traversal-Algorithmus im Detail erklären:

Die rekursive FunktioninorderHelper(node, result) wird vom Wurzelknoten aus aufgerufen, node ist der aktuelle Knoten, result ist die Liste Speichern der Durchlaufergebnisse.
Wenn die Funktion aufgerufen wird inorderHelper(node.left, result), durchläuft sie rekursiv den linken Teilbaum und schiebt die Knoten des linken Teilbaums auf den Funktionsaufrufstapel.
Wenn die Funktion zum aktuellen Knoten zurückkehrt, führt sie result.append(node.val) aus und fügt den Wert des aktuellen Knotens zur Ergebnisliste hinzu.
Dann ruft die Funktion inorderHelper(node.right, result) auf, durchläuft rekursiv den rechten Teilbaum und schiebt die Knoten des rechten Teilbaums in den Funktionsaufrufstapel.
Dieser Vorgang wird wiederholt, bis der linke Teilbaum des Gesamtbaums durchlaufen ist, dann der Wurzelknoten und schließlich der rechte Teilbaum.
Wenn die Ausführung der rekursiven Funktion endet, kehrt die Steuerung automatisch zum vorherigen Funktionsaufruf zurück, um das Backtracking zu implementieren. Daher werden bei der Rekursion die durchlaufenen Knoten nicht explizit auf den Stapel geschoben, sondern durch Aufrufe rekursiver Funktionen und Backtracking implementiert.

Dieser rekursive Durchlaufprozess in der Reihenfolge kann als Verwendung des Funktionsaufrufstapels angesehen werden, um den durchlaufenen Zustand aufrechtzuerhalten, ohne dass zusätzliche Stapeldatenstrukturen erforderlich sind. Dies macht die Implementierung von Inorder-Traversal relativ einfach, da die Stapelmanipulation implizit ist.

F: Was ist der Unterschied zwischen einem Funktionsaufrufstapel und einem Stapel?

Funktionsaufrufstapel (oder kurz Aufrufstapel) und Stapel sind zwei verschiedene Konzepte. Obwohl beide das Wort „Stack“ beinhalten, haben sie unterschiedliche Verwendungszwecke und Arbeitsprinzipien.

Funktionsaufrufstapel (Aufrufstapel):
- Der Funktionsaufrufstapel ist eine Datenstruktur, mit der die Reihenfolge von Funktionsaufrufen und -rückgaben in einem Programm verfolgt wird.
- Es wird automatisch verwaltet, wenn das Programm ausgeführt wird, und dient zum Speichern lokaler Variablen, Funktionsparameter, Rücksprungadressen und anderer Informationen der Funktion.
- Der Funktionsaufrufstapel folgt dem LIFO-Prinzip (Last In, First Out), d. h. die zuletzt aufgerufene Funktion wird zuerst zurückgegeben.
- Bei der Rekursion werden Funktionsaufrufe durchgeführt und Push- und Pop-Frames auf dem Aufrufstapel zurückgegeben.
栈：
- Ein Stack ist ein abstrakter Datentyp, der zum Speichern und Verwalten von Datenelementen verwendet wird.
- Es kann manuell in jeder Programmiersprache implementiert werden und wird normalerweise zur Implementierung der Last In, First Out (LIFO)-Datenstruktur verwendet.
- Der Stapel kann für viele Zwecke verwendet werden, einschließlich der Implementierung von Operationen in Datenstrukturen und Algorithmen, z. B. Infix-Ausdruck zu Postfix-Ausdruck, Tiefensuche (DFS), rekursive Algorithmen usw.

Während beide das Konzept eines Stapels beinhalten, sind ihr Zweck und ihre Funktionsweise unterschiedlich. Der Funktionsaufrufstapel ist der Teil einer Programmiersprache, der Funktionsaufrufe und -rückgaben verwaltet. Der Stack ist eine universelle Datenstruktur, die manuell implementiert und für eine Vielzahl von Programmieraufgaben verwendet werden kann. In Fällen wie der Rekursion wird der Funktionsaufrufstapel häufig zusammen mit der Stapeldatenstruktur verwendet, um rekursive Funktionsaufrufe und Backtracking zu implementieren.