程序员面试金典 3.2

Stack Min:设计一个带有min函数的栈,可以以O(1)的时间返回栈中的最小值。

只有当新压入的元素更小时,才需要更新最小值,所以一个朴素的想法就是用一个变量记录栈的最小值,当最小值被弹出时,遍历栈寻找新的最小值,但是这样会使得pop()的时间复杂度不再是O(1)

另一种方法是为每一个元素附带一个当前的最小值,但是在栈非常大时,会使用大量的空间记录最小值。

class MinStack {
private:
    stack<int> Stack;
    stack<int> minStack;
public:
    /** initialize your data structure here. */
    MinStack() {

    }
    
    void push(int x) {
        Stack.push(x);
        if(minStack.empty() || minStack.top() > x){
            minStack.push(x);
        }
        else{
            minStack.push(minStack.top());
        }
    }
    
    void pop() {
        Stack.pop();
        minStack.pop();
    }
    
    int top() {
        return Stack.top();
    }
    
    int getMin() {
        return minStack.top();
    }
};

/**
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * MinStack* obj = new MinStack();
 * obj->push(x);
 * obj->pop();
 * int param_3 = obj->top();
 * int param_4 = obj->getMin();
 */

一种更好的解决办法是将所有的最小值串起来放在一个单独的栈中。

class MinStack {
private:
    stack<int> Stack;
    stack<int> minStack;
public:
    /** initialize your data structure here. */
    MinStack() {

    }
    
    void push(int x) {
        Stack.push(x);
        if(minStack.empty() || x <= minStack.top()){
            minStack.push(x);
        }
    }
    
    void pop() {
        if(Stack.top() == minStack.top()){
            minStack.pop();
        }
        Stack.pop();
    }
    
    int top() {
        return Stack.top();
    }
    
    int getMin() {
        return minStack.top();
    }
};

/**
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * MinStack* obj = new MinStack();
 * obj->push(x);
 * obj->pop();
 * int param_3 = obj->top();
 * int param_4 = obj->getMin();
 */
【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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