Pile minimale
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Min Stack'.
1. Apprendre
Le problème « Min Stack » est un défi clé dans la section Stack.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Min Stack.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Min Stack.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Concevez une pile qui prend en charge le push, le pop, le top et la récupération de l'élément minimum en temps constant.
Implémentez la classe MinStack :
- MinStack() initialise l'objet pile.
- push(val: int) pousse l'élément val sur la pile.
- pop() supprime l'élément en haut de la pile.
- top() -> int obtient l'élément supérieur de la pile.
- getMin() -> int récupère l'élément minimum dans la pile.
Vous devez implémenter une solution avec une complexité temporelle O(1) pour chaque fonction.
- •-2^31 <= val <= 2^31 - 1
- •Methods pop, top, and getMin are always called on non-empty stacks
- •At most 3 * 10^4 calls will be made to push, pop, top, and getMin
Exemples
["MinStack", "push", "push", "push", "getMin", "pop", "top", "getMin"] [[], [-2], [0], [-3], [], [], [], []]
[None, None, None, None, -3, None, 0, -2]
MinStack created. Push -2, 0, -3. getMin() returns -3. Pop removes -3. top() returns 0. getMin() returns -2.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
class MinStackOpt:
def __init__(self):
self.stack = []
self.minStack = []
def push(self, val: int) -> None:
self.stack.append(val)
val = min(val, self.minStack[-1] if self.minStack else val)
self.minStack.append(val)
def pop(self) -> None:
self.stack.pop()
self.minStack.pop()
def top(self) -> int:
return self.stack[-1]
def getMin(self) -> int:
return self.minStack[-1]Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
class MinStackBrute:
def __init__(self):
self.stack = []
def push(self, val: int) -> None:
self.stack.append(val)
def pop(self) -> None:
self.stack.pop()
def top(self) -> int:
return self.stack[-1]
def getMin(self) -> int:
return min(self.stack)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Stack data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème de pile standard s'appliquent.
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