L3-002 特殊堆栈 (30 分)

本文介绍了一种特殊的堆栈数据结构,除了基本的入栈和出栈操作,还实现了取中值的功能。通过使用有序向量和二分查找算法,确保了堆栈在进行取中值操作时的效率。

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L3-002 特殊堆栈 (30 分)
堆栈是一种经典的后进先出的线性结构,相关的操作主要有“入栈”(在堆栈顶插入一个元素)和“出栈”(将栈顶元素返回并从堆栈中删除)。本题要求你实现另一个附加的操作:“取中值”——即返回所有堆栈中元素键值的中值。给定 N 个元素,如果 N 是偶数,则中值定义为第 N/2 小元;若是奇数,则为第 (N+1)/2 小元。

输入格式:
输入的第一行是正整数 N(≤10
​5
​​ )。随后 N 行,每行给出一句指令,为以下 3 种之一:

Push key
Pop
PeekMedian
其中 key 是不超过 10
​5
​​  的正整数;Push 表示“入栈”;Pop 表示“出栈”;PeekMedian 表示“取中值”。

输出格式:
对每个 Push 操作,将 key 插入堆栈,无需输出;对每个 Pop 或 PeekMedian 操作,在一行中输出相应的返回值。若操作非法,则对应输出 Invalid。

输入样例:
17
Pop
PeekMedian
Push 3
PeekMedian
Push 2
PeekMedian
Push 1
PeekMedian
Pop
Pop
Push 5
Push 4
PeekMedian
Pop
Pop
Pop
Pop
输出样例:
Invalid
Invalid
3
2
2
1
2
4
4
5
3
Invalid

用一个Vector计算中值,插入的时候用二分查找找到相应的位置,保持v有序。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
#define LL long long
int main()
{
	int n,i,j,x;
	string ss;
	stack<int> s;
	vector<int> v;
	vector<int>::iterator it;
	cin>>n;
	while(n--)
	{
		cin>>ss;
		if(ss=="Pop")
		{
			if(s.empty())
			cout<<"Invalid"<<endl;
			else
			{
				cout<<s.top()<<endl;
				it = lower_bound(v.begin(),v.end(),s.top());
				v.erase(it);
				s.pop();
			}
		}
		else if(ss=="PeekMedian")
		{
			if(s.empty())
			cout<<"Invalid"<<endl;
			else
			{
				cout<<v[(s.size()-1)/2]<<endl;
			}
		}
		else
		{
			cin>>x;
			s.push(x);
			it = lower_bound(v.begin(),v.end(),x);
			v.insert(it,x);
		}
	}
	
}

 

题目描述 本题要求实现一个特殊堆栈,除了常规的和出操作外,还需要支持以下操作: peek:取出元素,但是不弹出; min:返回当前中的最小值; max:返回当前中的最大值。 输格式 输第一行给出一个正整数 N(≤10^5),是操作数。以下 N 行每行包含一个操作指令,格式如下: push key:将 key 插入堆栈; pop:弹出元素; peek:取出元素,但是不弹出; min:返回当前中的最小值; max:返回当前中的最大值。 这里假设堆栈中没有重复元素,且输保证不会出现不合法的操作。 输出格式 对于每个 min 和 max 操作,输出该操作返回的值,如果堆栈为空则输出 ERROR。 输样例 10 push 3 push 2 push 1 max pop max pop max pop max 输出样例 3 2 3 1 ERROR 算法1 (单调) $O(n)$ 首先,我们需要一个普通的来实现和出操作。 然后,我们需要维护一个单调递减的,来实现最小值的查询。每次时,如果当前元素小于等于元素,就将其。否则,我们需要将元素弹出,直到元素小于等于当前元素,再将当前元素。 同理,我们也需要维护一个单调递增的,来实现最大值的查询。 对于 peek 操作,我们只需要返回元素即可。 时间复杂度 每个元素最多一次,出一次,查询一次最小值和最大值,因此总时间复杂度为 $O(n)$。 C++ 代码 算法2 (双向队列) $O(n)$ 我们可以使用双向队列来维护最小值和最大值。队列中的元素是一个二元组,第一个元素是值,第二个元素是该值在中的出现次数。 每次时,我们需要将该元素插入到双向队列中。同时,我们需要维护队列的单调性。对于最小值队列,我们需要保证队列中的元素是单调递增的。对于最大值队列,我们需要保证队列中的元素是单调递减的。 每次出时,我们需要将该元素从双向队列中删除。同时,我们也需要更新队列的单调性。 对于 min 和 max 操作,我们只需要返回最小值队列和最大值队列的队首元素即可。 时间复杂度 每个元素最多队一次,出队一次,查询一次最小值和最大值,因此总时间复杂度为 $O(n)$。 C++ 代码
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