实现一个 能在O(1)时间复杂度 完成 Push、Pop、Min操作的 栈
一,问题描述
实现一个栈(元素遵守先入后出顺序),能够通过 min 方法在 O(1)时间内获取栈中的最小元素。同时,栈的基本操作:入栈(Push)、出栈(Pop),也是在O(1)时间内完成的。
二,问题分析
之所以认为这个问题有趣,是因为在实现 min 方法的过程 牵涉到了 “缓存一致性”问题。是不是听起来很高大上?哈哈,我臆想的。
思路1:添加一个成员变量总是保存当前栈中最小的元素。该思路的实现代码大致是这样的:
public class MinStack { private LinkedList<Integer> stack;
private int min;// save minimum ele of stack public int pop(){
//check pop minimum ele?
}
public void push(int ele){
//check push minimum ele?
}
public int getMin(){
return min;
}
}
这里就会存在一个问题:保存最小元素的 min 属性 与 栈中的最小元素不一致。
比如:当从栈中 pop 最小元素时,那 min 属性就要 保存 次最小元素了。那如何 找到次最小元素,然后赋值给 min 呢?
因此,问题的关键就是:当只使用一个 min 属性时,如何保证 min 属性 总是 保存的是当前栈中最小的元素?---即: min 代表的最小元素 要与 栈中的最小元素保存一致。一种方式是当pop出最小元素之后,再遍历栈找出次最小的元素,并将之赋值给 min 。但是,由于遍历使得时间复杂度不再是O(1)
思路2:
使用一个辅助栈。此方法能够实现在O(1)时间内获取栈中最小的元素,但是缺点是空间复杂度为O(N)
现在有两个栈:一个是保存元素的数据栈,另一个是辅助栈,辅助栈的栈顶总是 当前数据栈中最小的元素。当Push元素时,首先将该元素Push到数据栈,然后再将该元素与辅助栈的栈顶元素比较:如果该元素比辅助栈的栈顶元素小,则将该元素Push到辅助栈中;否则将辅助栈的栈顶元素再Push到辅助栈中。
比如,现在要Push的元素顺序如下:3,4,2,5.... 在数据栈 和 辅助栈中保存的元素如下:
三,代码实现
代码中使用了 java.util.LinkedList 类作为 栈的实现。
import java.util.LinkedList; public class MinStack { private LinkedList<Integer> dataStack;
private LinkedList<Integer> minStack; public MinStack() {
dataStack = new LinkedList<Integer>();
minStack = new LinkedList<Integer>();
} //base operation
public void push(int ele)
{
dataStack.push(ele);
if(minStack.size() == 0 || ele < minStack.peek())
minStack.push(ele);
else
minStack.push(minStack.peek());
} public Integer pop(){
if(dataStack.isEmpty())
return null; assert dataStack.isEmpty() == false && minStack.isEmpty() == false;
int ele = dataStack.pop();
minStack.pop();
return ele;
} public Integer min(){
if(minStack.isEmpty())
return null;
return minStack.peek();
} //hapjin test
public static void main(String[] args) {
MinStack stack = new MinStack(); int[] eles = {3,4,2,5};
for (int i : eles) {
stack.push(i);
}
System.out.println(stack.min());//
System.out.println(stack.pop());//
System.out.println(stack.pop());//
System.out.println(stack.min());//
stack.push(1);
System.out.println(stack.min());
}
}
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