剑指offer 包含min函数的栈

本文介绍了一种特殊的数据结构——栈,它不仅保留了传统栈的特性,还能在O(1)的时间复杂度内获取栈中最小元素。通过使用辅助栈记录每次压入的最小值,即使栈顶元素变化,也能快速找到新的最小值。

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中所含最小元素的min函数(时间复杂度应为O(1))。

 

我们的第一反应可能是每次压入一个新元素进栈时,将栈里的元素排序,让最小的元素位于栈顶,这样能在O(1)时间内,但这样不能保证最后压入栈的元素最先出栈,这样的数据结构已经不是栈了。

接着我们可以想到保存最小的元素,但是当最小的元素被弹出后,如何得到下一个最小的元素?

我们可以在定义一个辅助栈,每次把最小的元素保存在辅助栈中。

例如:压入数字3,3现在为最小值,同时压入数据栈和辅助栈中,接着往数据栈中压入4,4比3大,所有仍然往辅助栈中压入3。

接着往数据栈中压入2,2比3小,辅助栈中压入2。。。

由于每次都把最小元素压入辅助栈,就能保证辅助栈顶一直都是最小元素,当最小元素从数据栈中弹出后,同时弹出辅助栈顶元素,此时辅助栈顶的下一个元素就是最小值。


import java.util.Stack;

/**
 * @author yuan
 * @date 2019/2/14
 * @description
 */
public class 包含min函数的栈 {
    /**
     * 数据栈
     */
    private Stack<Integer> dataStack = new Stack<>();

    /**
     * 辅助栈min
     */
    private Stack<Integer> minStack = new Stack<>();

    public void push(int node) {
        dataStack.push(node);

        if (minStack.isEmpty() || node < minStack.peek()) {
            minStack.push(node);
        } else {
            minStack.push(minStack.peek());
        }
    }

    public void pop() {
        if (!dataStack.isEmpty() && !minStack.isEmpty()) {
            dataStack.pop();
            minStack.pop();
        }
    }

    /**
     * 获取数据栈顶的元素,不弹出
     * @return
     */
    public int top() {
        return dataStack.peek();
    }

    /**
     * 获取min站顶的元素,不弹出
     * @return
     */
    public int min() {
        return minStack.peek();
    }

}

 

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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