python-leetcode-无限集中的最小数字

2336. 无限集中的最小数字 - 力扣（LeetCode）

这是一个经典的数据结构问题，可以使用最小堆 (heap) 和 set 结合来高效地实现 SmallestInfiniteSet。
下面是 Python 的实现：

import heapq

class SmallestInfiniteSet:
    def __init__(self):
        self.current_min = 1  # 记录当前最小的未被取出的正整数
        self.added_back = set()  # 记录被加回的元素
        self.min_heap = []  # 最小堆，维护被加回的元素

    def popSmallest(self) -> int:
        if self.min_heap:  # 如果有被加回的元素
            smallest = heapq.heappop(self.min_heap)  # 从堆中取最小元素
            self.added_back.remove(smallest)  # 从 set 中移除
        else:
            smallest = self.current_min  # 否则返回当前最小正整数
            self.current_min += 1  # 递增当前最小正整数
        return smallest

    def addBack(self, num: int) -> None:
        if num < self.current_min and num not in self.added_back:
            heapq.heappush(self.min_heap, num)  # 加入最小堆
            self.added_back.add(num)  # 加入 set 以去重

解释：

1. current_min 记录当前最小的未被取出的正整数，每次 popSmallest() 后递增。
2. min_heap 是一个最小堆，存储被 addBack(num) 加回的数，保证 popSmallest() 取最小值。
3. added_back 是一个集合，防止重复加入堆中。
4. popSmallest():
   • 如果 min_heap 非空，取出堆中最小值；
   • 否则返回 current_min 并递增。
5. addBack(num):
   • 仅当 num 小于 current_min 且不在 added_back 中时，才添加到 min_heap。

这样，所有操作都能高效执行，popSmallest() 和 addBack(num) 都是 O(logN) 复杂度。