剑指offer——包含min函数的栈

本文介绍了一种在栈数据结构中高效获取最小元素的方法。通过维护一个辅助栈来跟踪每次入栈时的最小值,实现了在O(1)时间内查询到栈中的最小元素。这种方法不仅适用于普通整数栈,还可以推广到其他需要快速获取最小值的应用场景。

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。

分析:定义一个辅助栈,保存对应元素存在时当前栈中的最小元素,即可在O(1)的时间内找到最小的数。

参考代码:

class Solution {
public:
    void push(int value) {
        if(s_data.empty()){
            s_data.push(value);
            s_min.push(value);
        }
        else{
            s_min.push(value<s_min.top()?value:s_min.top());
            s_data.push(value);
        }
    }
    void pop() {
        s_data.pop();
        s_min.pop();
    }
    int top() {
        return s_data.top();
    }
    int min() {
        return s_min.top();
    }
private:
    stack<int> s_data;
    stack<int> s_min;
};

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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