2.2: Numpy ile Stack

📌 Ön Bilgi: Bu Sayfada Ne Öğreneceğiz?

Bu sayfada sabit boyutlu bir stack nasıl oluşturulur göreceğiz. Numpy kullanmamızın sebebi, C dilindeki diziler gibi sabit boyutlu, bitişik bellekte tutulan bir yapı elde etmektir.

Neden Sabit Boyutlu Stack?

Gerçek dünyada (gömülü sistemler, oyun motorları) bellek önceden ayrılır
Performans kritik uygulamalarda dinamik bellek ayırma maliyetli olabilir
Bu örnek, stack'in temel mantığını anlamanıza yardımcı olacak

Not: Pratikte Python'da stack için list kullanmak daha yaygındır (bir sonraki ders).

Stack Pointer (Top) Görselleştirme

💻 Tam Kod Implementasyonu

Python Kodu

import numpy as np

class NumpyStack:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.data = np.zeros(capacity, dtype=int)
        self.top = 0
        
    def push(self, value):
        if self.top == self.capacity:
            print("❌ Dolu!")
            return
        self.data[self.top] = value
        self.top += 1
        print(f"Push({value}) -> {self.data} (Top: {self.top})")
        
    def pop(self):
        if self.top == 0:
            print("❌ Boş!")
            return None
        self.top -= 1
        val = self.data[self.top]
        self.data[self.top] = 0 
        print(f"Pop() -> {val}")
        return val

# Test
s = NumpyStack(3)
s.push(10)
s.push(20)
s.push(30)
s.push(40) # Hata!
s.pop()
s.push(99)

import numpy as np

class NumpyStack:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.data = np.zeros(capacity, dtype=int)
        self.top = 0
    def push(self, value):
        if self.top == self.capacity:
            print("❌ Dolu!")
            return
        self.data[self.top] = value
        self.top += 1
        print(f"Push({value}) -> {self.data} (Top: {self.top})")
    def pop(self):
        if self.top == 0:
            print("❌ Boş!")
            return None
        self.top -= 1
        val = self.data[self.top]
        self.data[self.top] = 0 
        print(f"Pop() -> {val}")
        return val

s = NumpyStack(3)
s.push(10)
s.push(20)
s.push(30)
s.push(40) 
s.pop()
s.push(99)

Çıktı bekleniyor...