Min Stack

本文介绍了一种最小堆的设计与实现方法,通过自定义的数据结构实现了push、pop、top、getMin等功能,并确保getMin操作能在常数时间内完成。

设计一个最小堆,要求实现push、pop、top、getMin几个功能。

思路:主要问题在于getMin,必须是一个常数级的查找返回,因此最好是每push一个就和当前min进行比较,始终保存min。


 
  1. class MinStack {
  2. public:
  3. MinStack()
  4. {
  5. head = new ListNode(INT_MAX);
  6. }
  7. void push(int x) {
  8. ListNode* tmpNode=new ListNode(x);
  9. if (x < head->val)
  10. {
  11. head->val = x;
  12. }
  13. tmpNode->next = head->next;
  14. head->next = tmpNode;
  15. }
  16. void pop() {
  17. if (head->next )
  18. {
  19. if (head->val == head->next->val)
  20. {
  21. ListNode* tmp = head->next->next;
  22. head->val = INT_MAX;
  23. while (tmp)
  24. {
  25. if (tmp->val < head->val)
  26. head->val = tmp->val;
  27. tmp = tmp->next;
  28. }
  29. }
  30. head->next = head->next->next;
  31. }
  32. }
  33. int top() {
  34. if (head->next)
  35. return head->next->val;
  36. }
  37. int getMin() {
  38. if (head->next)
  39. return head->val;
  40. }
  41. private:
  42. struct ListNode {
  43. int val;
  44. ListNode *next;
  45. ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
  46. };
  47. ListNode* head;
  48. };




转载于:https://www.cnblogs.com/flyjameschen/p/ce753085aaafc40859564bb28d74f088.html

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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