30 包含min函数的栈

使用双栈实现数据栈与最小值栈
这个博客介绍了如何使用两个栈(dataStk和minStk)来同时维护一个数据栈及其对应的最小值栈。在push操作中,如果新元素小于当前最小值栈的顶部元素,则更新最小值栈。在pop操作时,两个栈同步弹出元素。top方法返回数据栈顶部元素,min方法返回最小值栈顶部元素,即当前栈中的最小值。这种方法高效地实现了在常数时间内获取栈内最小值的功能。
    Stack<Integer> dataStk = new Stack<>();
    Stack<Integer> minStk = new Stack<>();
    public void push(int node) {
        dataStk.push(node);
        if (minStk.isEmpty()) {
            minStk.push(node);
        }else if (minStk.peek() < node){
            minStk.push(minStk.peek());
        }else {
            minStk.push(node);
        }
    }

    public void pop() {
        if (!dataStk.isEmpty()){
            dataStk.pop();
        }
        if (!minStk.isEmpty()){
            minStk.pop();
        }
    }

    public int top() {
        return dataStk.peek();
    }

    public int min() {
        return minStk.peek();
    }
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
### 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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