最小堆栈
“最小堆栈”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“最小堆栈”问题是堆栈部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化最小堆栈的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读最小堆栈的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
设计一个支持压入、弹出、置顶以及在恒定时间内检索最小元素的堆栈。
实现 MinStack 类：
- MinStack() 初始化堆栈对象。
- push(val: int) 将元素 val 压入堆栈。
- pop() 删除堆栈顶部的元素。
- top() -> int 获取堆栈顶部的元素。
- getMin() -> int 检索堆栈中的最小元素。
您必须为每个函数实现一个时间复杂度为 O(1) 的解决方案。
- •-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
示例
["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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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]暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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