最小堆疊
“最小堆疊”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「最小堆疊」問題是堆疊部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化最小堆疊的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀最小堆疊的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
設計一個支援壓入、彈出、置頂以及在恆定時間內檢索最小元素的堆疊。
實作 MinStack 類別：
- MinStack() 初始化堆疊物件。
- push(val: int) 將元素 val 壓入堆疊。
- pop() 刪除堆疊頂端的元素。
- top() -> int 取得堆疊頂端的元素。
- getMin() -> int 檢索堆疊中的最小元素。
您必須為每個函數實作一個時間複雜度為 O(1) 的解決方案。
- •-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
範例
["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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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]暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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