java的min函数_包含min函数的栈

本文介绍了如何在Java中使用Stack数据结构实现一个同时提供常规push、pop、top操作并能获取栈内最小元素的min函数。通过辅助栈保存当前最小值,确保在最小元素出栈后也能快速找到新的最小值。

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最小元素的min函数。

思路:可以用一个变量来保存当前最小的数,但是这样在最小的数出栈之后剩余数的最小数怎么获取?这就需要使用一个同样大小的辅助栈,辅助栈保存当前最小的数,这样就能实现题目所要求的min函数。

实现代码:

import java.util.Stack;

public class Solution {

public Stack mainStack;

public Stack minStack;

public Solution() {

mainStack = new Stack();

minStack = new Stack();

}

public void push(int node) {

mainStack.push(node);

if(minStack.isEmpty()) {

minStack.push(node);

}

else {

int cur = minStack.peek();

if(node < cur)

minStack.push(node);

else

minStack.push(cur);

}

}

public void pop() {

if(!mainStack.isEmpty()) {

mainStack.pop();

minStack.pop();

}

}

public int top() {

if(!mainStack.isEmpty())

return mainStack.peek();

else

return 0;

}

public int min() {

if(!minStack.isEmpty())

return minStack.peek();

else

return 0;

}

}

https://www.cnblogs.com/wxisme/category/672272.html

<think> 我们正在讨论Prometheus的PromQL(Prometheus Query Language),而不是普米SQL。用户提到的“普米SQL”可能是对PromQL的误写。因此,我们需要解释PromQL中的`min_over_time`函数。 在PromQL中,`min_over_time`是一个区间向量函数,用于计算一个区间向量中每个时间序列在指定时间窗口内的最小值。 函数格式: min_over_time(range_vector) 参数: range_vector:一个区间向量,例如`metric_name[5m]`,表示在5分钟的时间窗口内。 功能: 该函数返回区间向量中每个时间序列在给定时间窗口内的最小值。 示例: 假设我们有一个名为`http_requests_total`的指标,我们想查看过去1小时内该指标每个时间序列的最小值,可以这样写: min_over_time(http_requests_total[1h]) 注意: - 该函数要求有一个区间向量作为输入,不能用于即时向量。 - 区间向量的时间窗口可以是固定的(如1h),也可以是动态的(如使用变量)。 另外,PromQL中还有其他类似的函数,如`max_over_time`、`avg_over_time`、`sum_over_time`等。 根据上述引用,我们并没有直接关于`min_over_time`的引用,因为引用中讨论的是SQL函数,但是我们可以类比SQL中的聚合函数(如MIN)来理解,不过它们的工作环境不同。 因此,我们这样回答用户: </think>### PromQL `min_over_time` 函数详解 在 Prometheus 的查询语言 PromQL 中,`min_over_time` 是一个**区间向量函数**,用于计算指定时间范围内时间序列数据的最小值。以下是详细说明: #### 函数语法 ```promql min_over_time(range_vector) ``` - **参数**:`range_vector` 表示时间范围(如 `[5m]`, `[1h]`),必须用方括号包裹 - **返回值**:每个时间序列在指定时间窗口内的最小值(即时向量) #### 核心功能 1. **最小值计算** 对每个时间序列在给定时间窗口内的所有样本值取最小值 $$ \text{min\_value} = \min(\{v_1, v_2, ..., v_n\}) $$ 其中 $v_i$ 是时间窗口内的样本值 2. **时间窗口设置** 支持的时间单位: - `s`:秒(如 `[30s]`) - `m`:分钟(如 `[5m]`) - `h`:小时(如 `[2h]`) - `d`:天(如 `[7d]`) #### 使用示例 假设监控指标 `node_memory_used_bytes`: ```promql min_over_time(node_memory_used_bytes[1h]) ``` - 含义:计算每个时间序列过去 1 小时内内存使用量的最小值 - 输出:返回每个时间序列在最近 1 小时内的最小内存值(即时向量) #### 典型应用场景 1. **资源波动分析** 检测过去 1 小时内的最低 CPU 使用率: ```promql min_over_time(node_cpu_usage[1h]) ``` 2. **服务稳定性监控** 统计 API 求延迟在 5 分钟窗口内的最低值: ```promql min_over_time(api_request_latency_seconds[5m]) ``` 3. **结合聚合运算符** 计算所有实例在过去 30 分钟的最小内存使用量: ```promql min(min_over_time(node_memory_used_bytes[30m])) ``` #### 注意事项 1. **与 SQL 函数的区别** 不同于 SQL 的 `MIN()`(聚合列数据),`min_over_time` 聚合**单个时间序列在不同时间点**的数据[^2][^4]。 2. **空区间处理** 若时间窗口内无数据,返回空值(NaN) 3. **向量类型要求** 必须作用于**区间向量**(带 `[ ]` 时间范围),直接用于即时向量会报错 4. **对比其他函数** - `max_over_time()`:计算时间窗口内的最大值 - `avg_over_time()`:计算时间窗口内的平均值 - `sum_over_time()`:计算时间窗口内的总和 > 提示:使用 Grafana 等可视化工具时,可通过调整时间范围参数动态观察最小值变化趋势[^1]。 --- ###
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