一个有getMin功能的栈

本文介绍了一种特殊的数据结构——栈,并在此基础上增加了获取最小值的功能。通过使用两个栈,一个用于存储数据,另一个用于跟踪最小值,确保了push、pop及getMin操作的时间复杂度均为O(1)。

前言:这是学习《程序员代码面试指南》一书的第一篇文章,也是博客的第一篇文章,给自己加油,从现在开始坚持记录学习。



设计一个有getMin功能的栈

题目:实现一个特殊的栈,在实现栈的基本功能的基础上,再实现返回栈中最小值的操作。

要求:1.pop、push、getMin操作的时间复杂度都是O(1)。

            2.设计的栈类型可以使用现成的栈结构。


1.思路整理:

  采用两个栈,
     stackData作为数据栈保存数据;
     stackMin作为辅助栈保存stackData数据栈中每一步的最小元素。
 
   压入数据规则:
      1.将数据newNum压入stackData数据栈中,执行下一步;
      2.判断stackMin辅助栈是否为空,
          若为空,将newNum同步压入stackMin辅助栈,执行下一步;
          若不为空,直接执行下一步;
      3.若 newNum <= stackMin.peek(),将newNum同步压入stackMin,
         若 newNum > stackMin.peek(),结束操作
      
     弹出数据规则:
      1.判断stackData栈是否为空,
          若为空,结束操作;
          若不为空,弹出栈顶元素,执行下一步;
      2.判断stackMin辅助栈是否为空,
          若为空,结束操作
          若不为空,直接执行下一步;
      3.若 stackData栈顶元素 == getMin(),弹出stackMin栈顶元素
         若 stackData栈顶元素 > getMin(),结束操作
       (注:根据压入规则,stackData栈中元素 >= stackMin栈中元素,所以上面不必考虑小于的情况)
      
     查询最小值操作:
         根据以上规则, stackMin的栈顶元素始终是当前stackData栈的最小值
       

2.代码实现:


public class MyStack {
	private Stack<Integer> stackData;
	private Stack<Integer> stackMin;
	
	public MyStack() {
		this.stackData = new Stack<>();
		this.stackMin = new Stack<>();
	}
	
	public void push(int newNum) {
		if (this.stackMin.empty()) {
			this.stackMin.push(newNum);
		} else if(newNum<=this.getMin()){
			this.stackMin.push(newNum);
		}
		this.stackData.push(newNum);
	}
	
	public int pop() {
		if(this.stackData.empty()){
			throw new RuntimeException("操作的栈为空");
		}
		if(this.stackData.peek() == this.getMin()){
			this.stackMin.pop();
		}
		return this.stackData.pop();
	}
	
	public int getMin() {
		if(this.stackMin.empty()){
			throw new RuntimeException("操作的栈为空");
		}
		return this.stackMin.peek();
	}
	
}


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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