Leetcode 155. Min Stack 题解

本文介绍了一种特殊的栈实现——MinStack,它能在常数时间内返回栈中最小元素。通过维护两个栈,一个用于存储常规数据,另一个用于跟踪最小值,实现了高效的getMin操作。

题目链接

这道题给普通的Stack加上一个getMin()的操作,注意这个getMin()并不把min值pop出来。

所以思路很简单,就是在正常的stack push的时候记录push之后的min值即可。思路就是用另外一个stack来记录当前min值。

class MinStack {
public:
    /** initialize your data structure here. */
    stack<int> _stack;
    stack<int> _min;
    MinStack() {
        // _stack = new stack();
        // _min = new stack();
        _min.push(INT_MAX);
    }
    
    void push(int x) {
        _stack.push(x);
        _min.push(min(x,_min.top()));
    }
    
    void pop() {
        _stack.pop();
        _min.pop();
    }
    
    int top() {
        return _stack.top();
    }
    
    int getMin() {
        return _min.top();
    }
};

/**
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * MinStack obj = new MinStack();
 * obj.push(x);
 * obj.pop();
 * int param_3 = obj.top();
 * int param_4 = obj.getMin();
 */

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值