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解答这道题的思想很简单:“以空间换时间”,使用辅助栈是常见的做法。
思路分析:
在代码实现的时候有两种方式:
1、辅助栈和数据栈同步
特点:编码简单,不用考虑一些边界情况,就有一点不好:辅助栈可能会存一些“不必要”的元素。
2、辅助栈和数据栈不同步
特点:由“辅助栈和数据栈同步”的思想,我们知道,当数据栈进来的数越来越大的时候,我们要在辅助栈顶放置和当前辅助栈顶一样的元素,这样做有点“浪费”。基于这一点,我们做一些“优化”,但是在编码上就要注意一些边界条件。
(1)辅助栈为空的时候,必须放入新进来的数;
(2)新来的数小于或者等于辅助栈栈顶元素的时候,才放入,特别注意这里“等于”要考虑进去,因为出栈的时候,连续的、相等的并且是最小值的元素要同步出栈;
(3)出栈的时候,辅助栈的栈顶元素等于数据栈的栈顶元素,才出栈。
总结一下:出栈时,最小值出栈才同步;入栈时,最小值入栈才同步。
对比:个人觉得“同步栈”的方式更好一些,因为思路清楚,因为所有操作都同步进行,所以调试代码、定位问题也简单。“不同步栈”,虽然减少了一些空间,但是在“出栈”、“入栈”的时候还要做判断,也有性能上的消耗。
方法一:辅助栈和数据栈同步
参考代码 1:
import java.util.Stack;
public class MinStack {
// 数据栈
private Stack<Integer> data;
// 辅助栈
private Stack<Integer> helper;
/**
* initialize your data structure here.
*/
public MinStack() {
data = new Stack<>();
helper = new Stack<>();
}
// 思路 1:数据栈和辅助栈在任何时候都同步
public void push(int x) {
// 数据栈和辅助栈一定会增加元素
data.add(x);
if (helper.isEmpty() || helper.peek() >= x) {
helper.add(x);
} else {
helper.add(helper.peek());
}
}
public void pop() {
// 两个栈都得 pop
if (!data.isEmpty()) {
helper.pop();
data.pop();
}
}
public int top() {
if(!data.isEmpty()){
return data.peek();
}
throw new RuntimeException("栈中元素为空,此操作非法");
}
public int getMin() {
if(!helper.isEmpty()){
return helper.peek();
}
throw new RuntimeException("栈中元素为空,此操作非法");
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(1),“出栈”、“入栈”、“查看栈顶元素”的操作不论数据规模多大,都只是有限个步骤,因此时间复杂度是:O(1)O(1)。
- 空间复杂度:O(N),这里 N 是读出的数据的个数。
方法二:辅助栈和数据栈不同步
- 借用一个辅助栈
min_stack
,用于存获取stack
中最小值。 - 算法流程:
-
push()
方法: 每当push()
新值进来时,如果 小于等于 min_stack
栈顶值,则一起push()
到min_stack
,即更新了栈顶最小值; -
pop()
方法: 判断将pop()
出去的元素值是否是min_stack
栈顶元素值(即最小值),如果是则将min_stack
栈顶元素一起pop()
,这样可以保证min_stack
栈顶元素始终是stack
中的最小值。 -
getMin()
方法: 返回min_stack
栈顶即可。
min_stack
作用分析:
-
min_stack
等价于遍历stack
所有元素,把升序的数字都删除掉,留下一个从栈底到栈顶降序的栈。 - 相当于给
stack
中的降序元素做了标记,每当pop()
这些降序元素,min_stack
会将相应的栈顶元素pop()
出去,保证其栈顶元素始终是stack
中的最小元素。
参考代码 2:
import java.util.Stack;
public class MinStack {
// 数据栈
private Stack<Integer> data;
// 辅助栈
private Stack<Integer> helper;
/**
* initialize your data structure here.
*/
public MinStack() {
data = new Stack<>();
helper = new Stack<>();
}
// 思路 2:辅助栈和数据栈不同步
// 关键 1:辅助栈的元素空的时候,必须放入新进来的数
// 关键 2:新来的数小于或者等于辅助栈栈顶元素的时候,才放入(特别注意这里等于要考虑进去)
// 关键 3:出栈的时候,辅助栈的栈顶元素等于数据栈的栈顶元素,才出栈,即"出栈保持同步"就可以了
public void push(int x) {
// 辅助栈在必要的时候才增加
data.add(x);
// 关键 1 和 关键 2
if (helper.isEmpty() || helper.peek() >= x) {
helper.add(x);
}
}
public void pop() {
// 关键 3:data 一定得 pop()
if (!data.isEmpty()) {
// 注意:声明成 int 类型,这里完成了自动拆箱,从 Integer 转成了 int,因此下面的比较可以使用 "==" 运算符
// 如果把 top 变量声明成 Integer 类型,下面的比较就得使用 equals 方法
int top = data.pop();
if(top == helper.peek()){
helper.pop();
}
}
}
public int top() {
if(!data.isEmpty()){
return data.peek();
}
throw new RuntimeException("栈中元素为空,此操作非法");
}
public int getMin() {
if(!helper.isEmpty()){
return helper.peek();
}
throw new RuntimeException("栈中元素为空,此操作非法");
}
}
参考代码3:
class MinStack {
private Stack<Integer> stack;
private Stack<Integer> min_stack;
public MinStack() {
stack = new Stack<>();
min_stack = new Stack<>();
}
public void push(int x) {
stack.push(x);
if(min_stack.isEmpty() || x <= min_stack.peek())
min_stack.push(x);
}
public void pop() {
if(stack.pop().equals(min_stack.peek()))
min_stack.pop();
}
public int top() {
return stack.peek();
}
public int getMin() {
return min_stack.peek();
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(1),“出栈”、“入栈”、“查看栈顶元素”的操作不论数据规模多大,都只有有限个步骤,因此时间复杂度是:O(1)。
- 空间复杂度:O(N),这里 N是读出的数据的个数。