前言

同学，你好！我是 嘟老板。看到标题，想必你也猜到了本文要讲的内容了，没错，就是 栈结构。对于前端同学来说，栈结构肯定不陌生。毕竟我们常用的 JavaScript 底层就有对栈结构的深度应用 - 调用栈。今天，我将深入探索 栈结构 的世界，看看它有哪些神奇的地方。

阅读本文您将收获：

了解栈结构定义及特性。

使用不同的存储方式，实现栈结构。

了解栈结构的应用场景，包括 JS 调用栈原理。

定义

栈是限定只能在表尾进行插入和删除的 线性表。其中允许插入、删除的一端称作栈顶，即线性表的表尾，另一端则称作栈底。

从定义中可以看出，栈结构 属于线性表，也具备线性关系，存在前驱和后继元素。只不过比较特殊，限定了插入和删除的位置，始终只能在栈顶操作，具备 后进先出（LIFO，Last In First Out） 的特性，即 后入栈的元素先出栈。

栈的插入操作，叫做入栈，也可叫做压栈、进栈；
栈的删除操作，叫做出栈，也可叫做弹栈；

不了解线性表的同学，可点击《前端应该了解的数据结构 | 线性表》。

栈结构操作示意图：

实现

栈的数据类型

由于栈属于特殊的线性表，理论上线性表的特性它都具备。不过因为栈结构的插入和删除操作存在特殊性，我们将其分别更名为push 和 pop，以更直观的表达入栈和出栈的意思。

基础操作如下：

initStack(data)：初始化栈结构，data 为栈元素结合。
clearStack()：清空栈中的所有元各。
getTop()：若栈存在且非空，返回栈顶元素。
push(e)：将元素 e 添加到栈顶。
pop()：删除栈顶元素。
length：返回栈中的元素个数。

基本类定义：

/**
 * 栈
 */
class Stack {
  
  // 栈容量
  MAX_SIZE = 10
  // 栈元素数据结合
  data = []
  // 栈元素个数
  length = 0
  // 栈顶指针
  top = -1

  constructor(data) {
      this.initStack(data)
  }
  
  // 初始化栈结构
  initStack(data) {}

  // 清空栈
  clearStack() {}

  // 获取栈顶元素
  getTop() {}

  // 将元素e插入栈顶
  push(e) {}

  // 删除栈顶元素
  pop() {}
}

顺序存储结构

我们可以将 栈的顺序存储结构 简称为 顺序栈。可以用数组来实现。

动手之前我们先考虑的一个问题：数组的哪一端用来做栈底？没错，下标为 0 的一端做栈底更合适，因为这端作栈底，新增元素时操作最少，不需要移动元素。

明确了栈底和栈顶端，就可以着手实现了。

我们之前定义的类结构中包含以下属性：

MAX_SIZE：定义栈最大容量。
length：栈中元素个数。
data：存储栈元素。
top：栈顶指针，始终指向栈顶元素的下标，若栈为空，则为 -1。

其中 MAX_SIZE 作为常量属性，可以先忽略。

以下是 MAX_SIZE 为 5 的栈结构示意图：

入栈

入栈操作步骤如下：

边界判断，若栈已满，则报错。
栈顶指针向上移动一个位置。
将新元素添加到栈顶指针指向的位置。
栈元素数量 +1。

操作示意图如下：

以下是具体实现：

// 将元素e插入栈顶
  push(e) {
    if (this.top === this.MAX_SIZE - 1) {
      throw new Error('栈已满')
    }
    // top 指针上移
    this.top++
    // 将新元素 e 添加到栈中
    this.data[this.top] = e
    // 栈元素数量 +1。
    this.length++
  }

出栈

出栈操作步骤如下：

若栈为空，报错。
获取当前的栈顶元素，作为返回结果。
将栈顶指针下移一个位置。
栈元素数量 -1。

操作示意图如下：

以下是具体实现：

// 删除栈顶元素
  pop() {
    if (this.top === -1) {
      throw new Error('栈为空')
    }
    const e = this.data[this.top]
    this.top--
    this.length--
    return e
  }

由于插入和删除操作都没有涉及循环，因此时间复杂度均为 O(1)。

链式存储结构

讲完了 顺序存储结构，我们再来看看栈的 链式存储结构，我们可以将其简称为链栈。

与 顺序栈 同样的问题，使用链表实现栈结构，哪一端做栈顶，哪一端作栈底呢？

阅读《前端应该了解的数据结构 | 线性表》后我们能知道， 单链表 有一个 头指针，而栈结构也有一个 栈顶指针，如果能将两个指针结合起来，是不是就完美了？没错，单链表的头部作为栈顶最合理。而链栈与单链表不同之处在于，栈结构的栈顶指针始终指向栈顶元素，因此链栈不需要头结点，头指针直接指向第一个栈元素即可。

以下是链栈的结构示意图：

以下是链栈的结构代码：

// 链栈节点结构
class LinkStackNode {
  // 数据域
  data = null
  // 后继指针域
  next = null
}

// 链栈结构
class LinkStack {
  // 栈顶指针
  top = null
  // 栈元素个数
  length = 0
}

与 单链表 类似，链栈节点结构 包含 数据域（data） 和 指针域（next），分别存储 节点数据 和 后继节点指针；链栈结构包含 栈顶指针（top） 和 节点个数（length）。栈为空时，top 指针 指向 null。链栈不存在栈满的情况，除非计算机内存不足。

入栈

链栈入栈操作步骤大致如下：

生成新的 节点 s。
将当前栈顶元素赋值给 节点 s 的后继。
将栈顶指针指向 节点 s。
栈元素数量 +1。

操作示意图如下：

以下是具体实现：

// 将数据 data 插入栈顶
  push(data) {}{
    // 1. 生成新的 **节点 s**。
    const s = new LinkStackNode(data)
    // 2. 将当前栈顶元素赋值给 **节点 s** 的后继。
    s.next = this.top
    // 3. 将栈顶指针指向 **节点 s**。
    this.top = s
    // 4. 栈元素个数 +1。
    this.length++
  }

出栈

链栈出栈操作步骤大致如下：

判断栈是否为空，若为空，报错。
获取栈顶节点 s，用于后续返回。
将栈顶指针向下移动。
栈元素数量 -1。

操作示意图如下：

以下是具体实现：

// 删除栈顶元素
  pop() {
    // 1. 判断栈是否为空，若为空，报错。
    if (this.length === 0) {
      throw new Error('栈为空')
    }
    // 获取栈顶节点 s
    const s = this.top
    // 将栈顶指针向下移动。
    this.top = this.top.next
    // 栈元素数量 -1。
    this.length--
    return s.data
  }

链栈的入栈和出栈操作都没有涉及到循环处理，时间复杂度均为 O(1)。

存储结构对比

对比上面的两种时间方式，可以发现：

顺序栈 长度固定，可能存在空间的浪费或不足；

链栈在长度上无限制，但是每个节点多存储了一个指针域，多了一些空间上的开销。

综合来看，若栈元素的数量不可预料，可能很大也可能很小，建议使用链栈；若栈元素数量变化可控，建议使用 顺序栈。

应用

Javascript 调用栈

了解了栈的基础内容，我们再看看 JavaScript 对于栈的最典型应用 - 调用栈。

那么什么是调用栈呢？

众所周知，JS 是 单线程语言，所有的同步任务都会运行在主线程中，JS 引擎如何处理这些同步任务的调度呢？这就用到了 调用栈。每执行一个函数，就会将相关的执行上下文（包含变量和函数等）压入到栈中，执行完成后，再将该上下文从栈中弹出，以实现单线程处理同步任务的目的。

例如以下代码片段：

const a = 1

function sum(a, b) {
  const b = 2
  return  a + b
}

sum(a, b)

js 引擎的调度流程如下：

在执行代码前，js 引擎会首先创建一个全局上下文，包括所有声明的变量及函数，此时变量 a 的值还是 undefined。

2. 接下来执行 a 的赋值代码，因为都是在全局上下文执行的操作，所以调用栈没有变化。然后执行 sum 函数，js 引擎对于函数会执行以下处理：

从全局上下文中取出 sum 函数的代码；
对 sum 函数的代码进行编译，创建该函数的执行上下文和可执行代码，并将执行上下文压入栈中。

执行 sum 函数，返回结果，并将其执行上下文从栈中弹出。
调用栈回到第一步的状态，只剩下全局上下文，执行完毕。

可见，调用栈主要用来 管理函数执行上下文，可以跟踪每个函数调用时的执行状态，包括局部变量、参数、返回值等。并通过 后进先出（LIFO） 的栈结构，确保同步函数按照正确的顺序执行。

递归

递归并不算是栈的应用，确切的说应该是 JS 调用栈的直观体现。

那么什么是递归呢？

递归就是 函数调用自己，可以是直接调用，也可以是间接调用。其中调用自己的函数，叫做 递归函数。

举个例子，菲波那切数列，0 1 1 2 3 5...，规律就是 前面两个数相加的结果，等于后面的数。

假设我们要打印菲波那切数列的前 100 个数字，怎么实现？

直接上代码：

function sum(i) {
  if (i < 2) return i === 0 ? 0 : 1
  return sum(i - 2) + sum(i - 1)
}

function getNumbers() {
  for (let i = 0; i < 100; i++) {
    console.log(sum(i))
  }
}

getNumbers()

其中，sum 函数就是递归函数。

结合代码，我们梳理下递归的执行过程：

函数调用：递归开始时，函数被调用并进入调用栈。
条件检查：函数内部检查是否满足递归终止条件，对应代码中的 i < 2 判断。
递归调用：如果不满足终止条件，函数再次调用自己，创建新的执行上下文并入栈。
达到基准情况：当满足终止条件时，递归开始回退。
执行上下文出栈：每次递归返回时，当前的执行上下文出栈，并将结果传递给上层。
最终返回：当所有递归调用都完成后，最终结果返回给最初的调用者。

可见，递归就是函数上下文不断入栈、出栈的过程。通过使用递归，可以使程序结构更简洁，更容易理解。

不过递归虽好，也不能滥用。使用时需要注意以下两点：

递归函数必须有一个或多个明确的终止条件，以避免无限递归导致栈溢出，如上面代码中 i < 2 的判断，就是用来终止递归的。
由于递归会不断将新的上下文压入调用栈，在大量递归调用的情况下，可能会因为占用太多调用栈空间而导致性能问题。

结语

本文重点介绍了一个基础而重要的数据结构 —— 栈，并详细探讨了它的两种实现方式 - 线性存储结构 和 链式存储结构 及其应用场景，旨在帮助小伙伴快速掌握栈结构。

如果您对文章内容有任何疑问或想深入讨论，欢迎评论区留下您的问题和见解。

技术简而不凡，创新生生不息。我是 嘟老板，咱们下期再会。

前端应该了解的数据结构 | 栈

前言

定义

实现

栈的数据类型

顺序存储结构

入栈

出栈

链式存储结构

入栈

出栈

存储结构对比

应用

Javascript 调用栈

递归

结语

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