包含min函数的栈,栈的压入、弹出序列

本文介绍了一种数据结构——栈,并实现了一个能获取栈中最小元素的min函数。此外,通过模拟栈操作过程,判断了给定的两个整数序列是否符合栈的压入和弹出顺序,提供了一种验证序列合法性的方法。

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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最小元素的min函数。

import java.util.Stack;

public class Thirty {
	Stack<Integer> stack=new Stack<>();
	Stack<Integer> tmp=new Stack<>();
	int min=Integer.MAX_VALUE;
	public void push(int node) {
		stack.push(node);
		if(node<min) {
			tmp.push(node);
			min=node;
		}else {
			tmp.push(min);
		}
	}
	public void pop() {
		stack.pop();
		tmp.pop();
	}
	public int top() {
		int t=stack.pop();
		stack.push(t);
		return t;
	}
	public int min() {
		int m=tmp.pop();
		tmp.push(m);
		return m;
	}

}

题目描述
输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。(注意:这两个序列的长度是相等的)

解题思路
模拟堆栈操作的过程,将原数列依次压栈,把栈顶元素与所给出栈队列相比,如果相同则出栈,如果不同则继续压栈,直到原数列中所有数字压栈完毕。最后,检测栈中是否为空,若空,说明出栈队列可由原数列进行栈操作得到。否则,说明出栈队列不能由原数列进行栈操作得到。

public class ThirtyOne {
	public boolean isPop(int[] a, int[] b) {
		if (a.length != b.length || a.length == 0 || b.length == 0) {
			return false;
		}
		Stack<Integer> stack = new Stack<>();
		int index = 0;
		for (int i = 0; i < a.length; i++) {
			stack.push(a[i]);
			while (!stack.empty() && stack.peek() == b[index]) {
				stack.pop();
				index++;
			}
		}
		return stack.empty();
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] a = { 1, 2, 3, 4, 5 };
		int[] b = { 4, 5, 3, 2, 1 };
		ThirtyOne thirtyOne = new ThirtyOne();
		boolean pop = thirtyOne.isPop(a, b);
		System.out.println(pop);
	}
}
### 使用单调求解子序列的最大值 要使用单调计算子序列的最大值,可以通过维护一个递增的单调来完成。具体来说,这种方法的核心在于利用单调快速定位某些特定条件下的最优解位置。 #### 算法思路 1. **初始化变量** 定义两个数组 `left_min` `right_max` 来分别记录每个元素左侧最小值以及右侧最大值。这些辅助据结构可以帮助我们更好地理解局部极值的影响范围[^3]。 2. **构建单调** 遍历输组的同时,保持内的元素按照某种顺序排列(通常为递增)。如果当前元素破坏了这个顺序,则弹出顶直到恢复秩序为止。在此过程中更新所需的结果或中间状态信息[^1]。 3. **处理边界情况** 对于组两端的特殊情形需特别注意,比如第一个或者最后一个元素可能没有有效的“左邻居”或“右邻居”。此时可以根据实际需求设定默认值填充至相应的位置上[^4]。 以下是基于以上逻辑的具体实现代码: ```python def max_subsequence_sum(nums): stack = [] # 存储下标的单调递增 result = float('-inf') # 初始化结果为负无穷大 prefix_sums = [0] * len(nums) # 前缀组用于加速区间求操作 current_sum = 0 for i, num in enumerate(nums): # 计算前缀 current_sum += num prefix_sums[i] = current_sum for i, value in enumerate(nums): while stack and nums[stack[-1]] >= value: # 维护严格递增性质 prev_index = stack.pop() left_boundary = -prefix_sums[stack[-1]] if stack else 0 subarray_sum = prefix_sums[prev_index] - left_boundary result = max(result, subarray_sum) stack.append(i) # 清理剩余未处理部分 while stack: last_index = stack.pop() left_boundary = -prefix_sums[stack[-1]] if stack else 0 final_subarray_sum = prefix_sums[last_index] - left_boundary result = max(result, final_subarray_sum) return result ``` 此函数实现了通过单调寻找任意连续子序列最大的功能,并且时间复杂度达到了 O(n)[^2]。 #### 注意事项 - 上述方法假设所有值均为正整;如果有零或其他类型的字存在则需要调整策略以适应新的约束条件。 - 如果题目还涉及更多限制条款(如限定长度K),那么还需要进步扩展基础框架去满足额外的要求.
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