001.设计一个有getMin功能的栈

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本文探讨一种特殊栈的设计，该栈在保证pop、push操作为O(1)时间复杂度的同时，增加getMin方法以快速获取栈内最小值。此设计巧妙利用现有数据结构，满足高效算法需求。

题目：实现一个特殊的栈，增加一个getMin的方法获取栈内的最小值。

要求：1.要求pop，push，getMin时间复杂度都是O（1）。

    2.可以使用现成的数据结构。

难度：1级。

只有时间复杂度要求，对空间复杂度没有要求，可以借助额外字段处理

设计一个有getMin功能的栈
『愚』的博客
06-20 1530
​ 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元素的操作。​ 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。​
设计一个有getMin和getMax功能的栈（C++实现）
qq_49844540的博客
12-01 924
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元素的操作。
设计getMin功能的栈
chechenshi的博客
12-08 113
设计getMin功能的栈 题目描述 实现一个特殊功能的栈，在实现栈的基本功能的基础上，再实现返回栈中最小元素的操作。 代码 import java.util.*; public class Solution { /** * return a array which include all ans for op3 * @param op int整型二维数组 operator * @return int整型一维数组 */ public int[] ge
牛客网-包含min函数的栈
TrueDei
07-24 613
题目描述 定义栈的数据结构，请在该类型中实现一个能够得到栈中所含最小元素的min函数（时间复杂度应为O（1））。 https://www.nowcoder.com/practice/4c776177d2c04c2494f2555c9fcc1e49 解题 import java.util.Stack; public class Solution { //存放数据 Stack<Integer> stackA = new Stack<Integer>(); //
LeetCode 第14双周赛
汪汪汪汪吁的博客
06-22 192
T1:十六进制魔术数字 解题思路:就直接按照题意来，先将字符串转换为16进制，然后在根据题目进行判断(这里偷了个懒,直接利用了java库函数????) import java.math.BigInteger; class Solution { public String toHexspeak(String num) { BigInteger bigInteger = new BigInteger(num,10); String s = bigInteger.to
19. 设计一个有getMin功能的栈 (栈)
BUPT-WT的博客
01-26 397
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元素的操作。 【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 # 设计一个有getMin功能的栈-方法1 class NewStack1: def __init__(self): self.stackData = [] self.stackMin = [] def push(self, newNum..
08.设计一个有getMin功能的栈
热爱我的热爱
05-05 175
1.题目 请设计一个栈，除了常规栈支持的pop与push函数以外， 还支持min函数，该函数返回栈元素中的最小值。执行push， pop，和min的时间复杂度必须为O(1)。 2.代码 class MinStack { private Stack<Integer> minStack = new Stack<Integer>(); privat...
栈与队列01：设计一个有getMin功能的栈
路漫漫其修远兮
01-31 237
【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元素的操作。   【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。   【解答】 在设计时，我们使用两个栈，一个栈用来保存当前栈中的元素，其功能和一个正常的栈没有区别，这个栈记为stackData；另外一个栈用于保存每一步的最小值，这个栈记为s...
程序员面试代码指南项目_专注于IT名企算法与数据结构题目最优解的个人面试算法练习资源_涵盖栈和队列设计具有getMin功能的栈两个栈实现队列递归和栈操作实现栈逆序用栈实现栈排序用栈.zip
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
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MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
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Java实现的面向对象软件设计模式完整代码示例与详细解析项目_该项目是一个全面系统深入讲解经典GoF设计模式在Java语言中具体实现的代码仓库与学习资源库涵盖了创建型模式如单.zip
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设计一个特殊的有getMin功能的栈，在实现栈的基本功能的基础上，再实现返回栈中最小元素的操作。要求： （1）该栈的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。 给出基本思路，并写出pop、push、getMin三个操作的算法设计C语言程序。
05-03
<think>好的，我现在需要帮用户设计一个支持O(1)时间复杂度的pop、push和getMin操作的栈，并用C语言实现。这个问题看起来和最小栈有关，我之前在引用里看到过类似的内容，比如引用[1]和引用[3]提到用两个栈来分别存储数据和最小值，这样可以保证getMin的时间复杂度是O(1)。不过用户现在用C语言，可能需要考虑如何用结构体来实现栈的结构。 首先，我得确定数据结构的设计。普通栈可以用数组或链表，C语言中数组可能更简单一些。然后需要一个辅助栈来存储当前的最小值。每次主栈push元素时，辅助栈也push当前的最小值，这样当主栈pop时，辅助栈也一起pop，就能保持同步，确保getMin只需要查看辅助栈的栈顶。 比如，当主栈push一个元素，如果这个元素比辅助栈当前栈顶小，就push这个新元素到辅助栈，否则重复push当前辅助栈的栈顶。这样辅助栈的栈顶始终是当前主栈的最小值。这种方法在引用[3]里也有提到，maxStack和minStack的思路类似。 接下来需要考虑结构体的定义。主栈和辅助栈都需要有存储数据的数组、栈顶指针以及容量。所以结构体可能包含data数组、top索引、capacity容量。然后定义一个包含这两个栈的结构体MinStack。 然后实现初始化函数，初始化主栈和辅助栈的内存空间。这里要注意C语言中动态内存分配，需要检查malloc是否成功。push操作时，主栈和辅助栈都需要检查是否已满，如果满了可能需要扩容，但用户可能暂时不需要自动扩容的功能，或者需要处理错误情况。不过题目可能假设栈的容量足够，或者让用户处理。这里可能需要先确定容量，比如在初始化时指定容量。 在push操作中，主栈push元素后，辅助栈push当前的最小值。如果辅助栈是空的，直接push新元素；否则比较新元素和辅助栈栈顶，将较小的那个push进辅助栈。不过根据引用[3]的方法，每次主栈push时，辅助栈push的是当前主栈的最小值，这样当主栈pop时，辅助栈也pop，就能保持同步。这样无论主栈怎么操作，辅助栈的栈顶始终是当前最小值。 比如，主栈push 3，此时辅助栈为空，push 3。主栈push 2，辅助栈当前栈顶是3，比较2和3，push较小的2。主栈push 5，辅助栈push 2。这样每次pop的时候，辅助栈也pop，这样辅助栈的栈顶始终对应主栈当前的最小值。 这样，当执行getMin时，只需要返回辅助栈的栈顶元素，时间复杂度是O(1)。 接下来用C语言实现这些结构。结构体可能如下： typedef struct { int *data; int top; int capacity; } Stack; typedef struct { Stack main_stack; Stack min_stack; } MinStack; 然后需要实现Stack的初始化、push、pop、top等基本操作。然后MinStack的初始化需要初始化两个栈。push到MinStack的时候，同时处理主栈和辅助栈。 例如，MinStack的push函数： void minStackPush(MinStack *obj, int val) { stackPush(&obj->main_stack, val); if (obj->min_stack.top == -1) { stackPush(&obj->min_stack, val); } else { int current_min = stackTop(&obj->min_stack); stackPush(&obj->min_stack, val < current_min ? val : current_min); } } 这里需要注意，stackPush和stackTop等函数需要自己实现，比如： int stackPush(Stack *s, int val) { if (s->top == s->capacity - 1) { return 0; // 栈满 } s->data[++s->top] = val; return 1; } int stackTop(Stack *s) { if (s->top == -1) { // 错误处理，可能需要返回特定值或报错 return INT_MIN; // 需要包含limits.h } return s->data[s->top]; } 但是用户可能需要处理错误情况，比如栈满或栈空的情况。例如，当主栈push失败时，辅助栈也应该回滚？或者假设用户在使用时不会超过容量？ 另外，在C语言中，需要预先分配栈的容量，所以在初始化MinStack时需要指定容量。例如： MinStack* minStackCreate(int capacity) { MinStack *obj = (MinStack*)malloc(sizeof(MinStack)); if (!obj) return NULL; obj->main_stack.data = (int*)malloc(sizeof(int) * capacity); obj->main_stack.top = -1; obj->main_stack.capacity = capacity; obj->min_stack.data = (int*)malloc(sizeof(int) * capacity); obj->min_stack.top = -1; obj->min_stack.capacity = capacity; if (!obj->main_stack.data || !obj->min_stack.data) { free(obj->main_stack.data); free(obj->min_stack.data); free(obj); return NULL; } return obj; } 然后pop操作时，主栈和辅助栈同时pop： void minStackPop(MinStack *obj) { stackPop(&obj->main_stack); stackPop(&obj->min_stack); } int stackPop(Stack *s) { if (s->top == -1) { return INT_MIN; // 错误 } return s->data[s->top--]; } 这样，每次pop之后，辅助栈的栈顶依然是当前主栈的最小值。getMin只需要返回辅助栈的栈顶元素： int minStackGetMin(MinStack *obj) { return stackTop(&obj->min_stack); } 测试的时候，比如： 主栈依次压入3, 2, 5。辅助栈的情况是3, 2, 2。当pop 5时，辅助栈也pop，此时栈顶是2，对应主栈中的元素3,2的最小值2。再pop 2，辅助栈pop，此时主栈只剩3，辅助栈栈顶3。这样getMin正确。 不过需要注意，当主栈为空时，调用getMin或pop会导致错误，需要在代码中加入错误处理，比如返回特定值或断言。 综上，这样的设计能够满足O(1)时间复杂度的pop、push和getMin操作。辅助栈与主栈同步push和pop，确保了最小值的快速获取。 接下来，需要编写完整的C语言代码，包括结构体定义、初始化、push、pop、getMin以及销毁函数。同时要处理内存分配失败的情况，并在操作栈时检查是否已满或空。 可能的错误点：辅助栈和主栈的大小必须一致，否则可能会出现不同步的情况。例如，主栈push成功但辅助栈push失败，这会导致问题。因此，在push操作中需要确保主栈和辅助栈的push都成功，否则需要回滚。但在C语言中，由于数组是预先分配好的，只要容量足够，push就不会失败，所以可能在设计时假设用户不会超过容量，或者当容量不足时报错。 综上，整个设计思路是使用两个栈，主栈存储数据，辅助栈存储对应的最小值，通过同步操作保证getMin的O(1)时间复杂度。</think>以下是为您设计的支持$O(1)$时间复杂度操作的栈实现方案： ### 数据结构设计 使用双栈结构： - `main_stack`：主栈存储实际数据 - `min_stack`：辅助栈存储最小值序列 $$ \begin{cases} \text{push操作时} & \text{同步更新最小值栈} \\ \text{pop操作时} & \text{双栈同步弹出} \\ \text{getMin操作} & \text{直接读取辅助栈顶} \end{cases} $$ ### C语言实现代码 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <limits.h> // 基础栈结构 typedef struct { int* data; int top; int capacity; } Stack; // 最小值栈结构 typedef struct { Stack main_stack; Stack min_stack; } MinStack; // 创建栈 Stack* createStack(int capacity) { Stack* stack = (Stack*)malloc(sizeof(Stack)); stack->data = (int*)malloc(capacity * sizeof(int)); stack->top = -1; stack->capacity = capacity; return stack; } // 栈操作函数 void stackPush(Stack* stack, int val) { if (stack->top < stack->capacity - 1) { stack->data[++stack->top] = val; } } int stackPop(Stack* stack) { return (stack->top != -1) ? stack->data[stack->top--] : INT_MIN; } int stackTop(Stack* stack) { return (stack->top != -1) ? stack->data[stack->top] : INT_MIN; } // 最小值栈初始化 MinStack* minStackCreate(int capacity) { MinStack* obj = (MinStack*)malloc(sizeof(MinStack)); obj->main_stack = *createStack(capacity); obj->min_stack = *createStack(capacity); return obj; } // 最小值栈push void minStackPush(MinStack* obj, int val) { stackPush(&obj->main_stack, val); if (obj->min_stack.top == -1) { stackPush(&obj->min_stack, val); } else { int current_min = stackTop(&obj->min_stack); stackPush(&obj->min_stack, (val < current_min) ? val : current_min); } } // 最小值栈pop void minStackPop(MinStack* obj) { stackPop(&obj->main_stack); stackPop(&obj->min_stack); } // 获取最小值 int minStackGetMin(MinStack* obj) { return stackTop(&obj->min_stack); } // 销毁栈 void minStackFree(MinStack* obj) { free(obj->main_stack.data); free(obj->min_stack.data); free(obj); } ``` ### 操作示例 ```c int main() { MinStack* stack = minStackCreate(5); minStackPush(stack, 3); // min=3 minStackPush(stack, 2); // min=2 minStackPush(stack, 5); // min=2 printf("Current min: %d\n", minStackGetMin()); // 输出2 minStackPop(stack); // 弹出5 printf("Current min: %d\n", minStackGetMin()); // 输出2 minStackPop(stack); // 弹出2 printf("Current min: %d\n", minStackGetMin()); // 输出3 minStackFree(stack); return 0; } ``` ### 性能分析 1. **时间复杂度**： - push: $O(1)$ - pop: $O(1)$ - getMin: $O(1)$ 2. **空间复杂度**： - 使用双栈结构，空间复杂度为$O(2n)$，即$O(n)$ 此实现通过空间换时间的策略，利用辅助栈记录最小值变化轨迹，确保三个操作均达到最优时间复杂度[^1][^3]。
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