- 标签:栈、设计
- 难度:简单
要求:设计一个「栈」。实现 push
,pop
,top
,getMin
操作,其中 getMin
要求能在常数时间内实现。
说明:
-
$-2^{31} \le val \le 2^{31} - 1$ 。 -
pop
、top
和getMin
操作总是在非空栈上调用 -
push
,pop
,top
和getMin
最多被调用$3 * 10^4$ 次。
示例:
输入:
["MinStack","push","push","push","getMin","pop","top","getMin"]
[[],[-2],[0],[-3],[],[],[],[]]
输出:
[null,null,null,null,-3,null,0,-2]
解释:
MinStack minStack = new MinStack();
minStack.push(-2);
minStack.push(0);
minStack.push(-3);
minStack.getMin(); --> 返回 -3.
minStack.pop();
minStack.top(); --> 返回 0.
minStack.getMin(); --> 返回 -2.
题目要求在常数时间内获取最小值,所以我们不能在 getMin
操作时,再去计算栈中的最小值。而是应该在 push
、pop
操作时就已经计算好了最小值。我们有两种思路来解决这道题。
使用辅助栈保存当前栈中的最小值。在元素入栈出栈时,两个栈同步保持插入和删除。具体做法如下:
push
操作:当一个元素入栈时,取辅助栈的栈顶存储的最小值,与当前元素进行比较得出最小值,将最小值插入到辅助栈中;该元素也插入到正常栈中。pop
操作:当一个元素要出栈时,将辅助栈的栈顶元素一起弹出。top
操作:返回正常栈的栈顶元素值。getMin
操作:返回辅助栈的栈顶元素值。
class MinStack:
def __init__(self):
self.stack = []
self.minstack = []
def push(self, val: int) -> None:
if not self.stack:
self.stack.append(val)
self.minstack.append(val)
else:
self.stack.append(val)
self.minstack.append(min(val, self.minstack[-1]))
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]
-
时间复杂度:$O(1)$。栈的插入、删除、读取操作都是
$O(1)$ 。 -
空间复杂度:$O(n)$。其中
$n$ 为总操作数。
使用单个栈,保存元组:(当前元素值,当前栈内最小值)。具体操作如下:
push
操作:如果栈不为空,则判断当前元素值与栈顶元素所保存的最小值,并更新当前最小值,然后将新元素和当前最小值组成的元组保存到栈中。pop
操作:正常出栈,即将栈顶元素弹出。top
操作:返回栈顶元素保存的值。getMin
操作:返回栈顶元素保存的最小值。
class MinStack:
def __init__(self):
"""
initialize your data structure here.
"""
self.stack = []
class Node:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.min = x
def push(self, val: int) -> None:
node = self.Node(val)
if len(self.stack) == 0:
self.stack.append(node)
else:
topNode = self.stack[-1]
if node.min > topNode.min:
node.min = topNode.min
self.stack.append(node)
def pop(self) -> None:
self.stack.pop()
def top(self) -> int:
return self.stack[-1].val
def getMin(self) -> int:
return self.stack[-1].min
-
时间复杂度:$O(1)$。栈的插入、删除、读取操作都是
$O(1)$ 。 -
空间复杂度:$O(n)$。其中
$n$ 为总操作数。