《剑指offer》(面试题21):包含min函数的栈

本文介绍了一种使用两个栈实现带有获取最小值功能的数据结构的方法。主要思路是使用一个栈存储数据,另一个栈辅助更新最小值状态。文章还提供了Python代码实现及运行测试用例的方法。

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前言:

当一眼看不出问题中隐藏的规律的时候,我们可以试着用一两个例子模拟操作的过程,这样说不定就能通过具体的例子找到抽象的规律。

可以举出一两个例子,告诉面试官问的算法是怎么一步步处理这个例子的。模拟压栈和弹出几个数字,分析每次操作之后数据栈,辅助栈和最小值是什么?

怎么检查代码呢?可以运行几个测试用例。

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最小元素的min函数。

解题思路

我们很自然的可以想到,可以利用两个栈来实现该操作:一个栈sData用来存放数据,另一个栈sMin用来辅助更新最小值状态。

栈内压入3、4、2、1之后接连两次弹出栈顶数字之后再压入0时,数据栈、辅助栈和最小值状态举例如图所示:





python 代码实现:

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def __init__(self):
        self.sData = []
        self.sMin = []
    def push(self, node):
        # write code here
        self.sData.append(node)
        if len(self.sMin) == 0:
            self.sMin.append(node)
        if self.sMin[-1] > node:
            self.sMin.append(node)
    def pop(self):
        # write code here
        if self.sData[-1] == self.sMin[-1]:
            self.sMin.pop()
        self.sData.pop()
    def top(self):
        # write code here
        return self.sData[-1]
    def min(self):
        # write code here
        return self.sMin[-1]



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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