包含min函数的栈

本文介绍了一种特殊的数据结构——包含min函数的栈,该栈在进行push、pop和min操作时均可达到O(1)的时间复杂度。通过使用辅助栈记录每次push操作时的最小值,从而在不增加额外时间复杂度的情况下实现了快速获取栈中最小元素的功能。

import java.util.Stack;

public class E30StackForMin<T extends Comparable<T>> {
    //实现一个包含min函数的栈,push,pop,min操作的时间复杂度都为O(1)
    //辅助栈顶始终保存当前栈高度对应的栈中最小值
    private Stack<T> storeStack = new Stack<>();
    private Stack<T> assistStack = new Stack<>();

    public void push(T type){
        storeStack.push(type);
        if (assistStack.empty() || type.compareTo(assistStack.peek()) < 0)
            assistStack.push(type);
        else
            assistStack.push(assistStack.peek());
    }

    public void pop(){
        if (assistStack.empty() || storeStack.empty())
            throw new IllegalArgumentException("Null Stack");
        storeStack.pop();
        assistStack.pop();
    }

    public T min(){
        if (assistStack.empty() || storeStack.empty())
            throw new IllegalArgumentException("Null Stack");
        return assistStack.peek();
    }

    //测试用例
    public static void main(String[] args){
        E30StackForMin<Integer> stack = new E30StackForMin<>();
        stack.push(1);
        stack.push(0);
        stack.push(3);
        stack.pop();
        stack.pop();
        System.out.print(stack.min());
    }
}
### 函数的作用 在计算机科学中,函数是一种用于管理程序执行过程中临时数据的数据结构。每当一个函数被调用时,一个新的帧会被压入函数调用中[^2]。这个包含了当前函数的局部变量、返回地址以及可能的参数等信息。 通过这种方式,函数使得多个函数可以嵌套调用而不互相干扰。每次进入新的函数调用时,旧的状态都会保存在一个独立的帧中,而新状态则存储于另一个帧之中。这种机制确保了即使存在递归或其他复杂的控制流情况,每层调用仍然能保持自己的上下文环境不变。 另外,在某些特定场景下还可以利用额外设计来增强功能。例如为了快速获取最小值,可以通过维护辅助的方式实现一种特殊类型的——即包含`min`方法的时间复杂度为O(1)的[^3]。 ### 函数的实现方式 #### 基本原理 通常来说,操作系统会给每个线程分配一段内存区域作为它的运行期堆空间。当发生子例程呼叫事件(比如普通的过程或者方法调用),系统就会在这个预设好的区域内创建相应的记录单元—也就是所谓的“活动记录”或称为“帧”。 以下是基于Python的一个简单模拟版本展示如何手动构建这样的行为: ```python class StackWithMin: def __init__(self): self.stack = [] self.min_stack = [] def push(self, value): self.stack.append(value) if not self.min_stack or value <= self.min_stack[-1]: self.min_stack.append(value) def pop(self): if self.stack: top_value = self.stack.pop() if top_value == self.min_stack[-1]: self.min_stack.pop() def min(self): return self.min_stack[-1] if self.min_stack else None ``` 上述代码片段展示了怎样扩展常规意义上的LIFO容器使其支持即时查询内部现存数值里的全局极小者操作,并且保证这些动作都维持恒定时间开销 O(1)[^3]. 然而需要注意的是实际开发环境中遇到更深层次错误排查难题时可能会发现难以直观观察整个链条上的全部细节因为现代软件架构往往依赖第三方库文件完成部分核心逻辑处理所以有时候即便借助调试工具也仅能看到外部接口层面的表现形式而非确切源码位置[^4].
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