包含min函数的栈

题目: 定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈的最小元素的min函数。在该栈中,调用min、push及pop的时间复杂度都为O(1)

思路:
首先想到的是,在将元素压入栈的时候,将所有元素进行排序,比如压入元素的顺序为 {21,3,5,7,1},第一个压入21,第二个压入3的时候需要将21先取出,然后再压入3,再压入21,以此类推,但是这样并不符合时间复杂度为O(1)。

于是想到,使用一个成员变量,保存最小值。例如{21,3,5,7,1},当压入21的时候,最小值为21,压入3的时候,由于3比21小,则将最小值保存为3,以此类推。但如果需要得到次小值呢,是否再定义一个成员变量呢?

如果再想得到再比次小还小的一个元素呢?再定义一个成员变量保存么?
答案显然不是,这时候可以考虑用一个辅助栈来保存。

代码:

public class MinStack21 {
     Stack<Integer> m_data ;
     Stack<Integer> m_min;
public MinStack21() {
     m_data =new Stack<>();
     m_min = new Stack<>();
}
    // 提取栈的第一个元素
    public void pop() {
        if (m_data.size() > 0 && m_min.size() > 0) {
            m_min.pop();
            m_data.pop();
        }
    }

    // 将元素压入栈
    public void push(int value) {
        m_data.push(value); //不管有没有元素,value都进入栈
        if (m_min.size() > 0) {
            //System.out.println(m_min.size());
            int min = m_min.peek();
            // 如果最小栈的元素小于新元素,则在辅助栈中依然压入最小栈的栈顶元素
            if (min < value)
                m_min.push(min);
            // 如果最小栈的栈顶元素大于value,则将value压入最小栈的栈顶
            else
                m_min.push(value);
        } else {
            m_min.push(value);

        }
    }

    // 返回所有元素的最小值
    public int min() {
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        if (m_min.size() > 0 && m_data.size()>0)
            ans =  m_min.pop();
        return ans; 
    }
}
### 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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