设计一个支持 push ,pop ,top 操作,并能在常数时间内检索到最小元素的栈。
实现 MinStack 类:
MinStack()初始化堆栈对象。void push(int val)将元素val推入堆栈。void pop()删除堆栈顶部的元素。int top()获取堆栈顶部的元素。int getMin()获取堆栈中的最小元素。
示例 1:
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.
提示:
-231 <= val <= 231 - 1pop、top和getMin操作总是在 非空栈 上调用push,pop,top, andgetMin最多被调用3 * 104次
1. 生活案例:职场“备胎”与“卷王”
想象你在管理一个人才库(栈):
-
规则:你不断招人(push)和裁员(pop),但老板随时会冲进办公室问你:“现在人才库里最便宜的人(最小值)工资是多少?”
-
痛点:如果你每次都去翻简历对比,老板会觉得你效率太低。
-
解决方案:你准备了两个记事本。
- 正本(stack) :按入职顺序记录每个人的工资。
- 副本(minStack) :这是一个“卷王观察日志”。每入职一个人,你就对比一下:新人和当前副本里最便宜的人谁更便宜?把那个更便宜的值记在副本里。
-
结果:无论什么时候,副本的最上面永远记录着当前全公司的“最低工资”。即使最便宜的那个人离职了,副本一撕,露出的就是“第二便宜”的人。
2. 代码实现与详细注释
这是你图片中的代码,我为你加上了结合案例的中文注释:
JavaScript
/**
* 初始化两个栈
*/
var MinStack = function() {
this.stack = []; // 【正本】:记录所有数据
this.minStack = []; // 【副本】:专门同步记录“当前最小值”
};
/** * @param {number} val
* @return {void}
*/
MinStack.prototype.push = function(val) {
// 1. 正本正常入职
this.stack.push(val);
// 2. 更新副本(卷王观察日志)
// 如果副本是空的,或者新来的比副本里记录的最小值还小,就存入新值
if (this.minStack.length === 0 || val <= this.getMin()) {
this.minStack.push(val);
} else {
// 否则,新来的人不够“卷”,副本里继续重复记录当前的最小值
// 这样做是为了保证副本和正本的人数对齐,方便同步出栈
this.minStack.push(this.getMin());
}
};
/**
* @return {void}
*/
MinStack.prototype.pop = function() {
// 正本和副本同步“裁员”
// 这样副本露出来的就是剩下的人里的最小值了
this.stack.pop();
this.minStack.pop();
};
/**
* @return {number}
*/
MinStack.prototype.top = function() {
// 看一眼正本最后入职的人
return this.stack[this.stack.length - 1];
};
/**
* @return {number}
*/
MinStack.prototype.getMin = function() {
// 核心:直接看副本最上面的数值,这就是当前的卷王(最小值)
return this.minStack[this.minStack.length - 1];
};
3. 核心原理解析
为什么不能只用一个变量记录最小值?
这是很多人的误区。如果只用一个变量 min 记录:
- 你入职了 3,
min是 3。 - 你入职了 2,
min变 2。 - 你把 2 裁掉了(pop)。
- 问题来了:现在的最小值应该是 3,但你的变量
min丢失了“第二小”的信息,找不回来了。
这就是副本(辅助栈)存在的意义:它保存了最小值变化的所有历史记录。
复杂度分析
- 时间复杂度:全部操作都是 。不需要遍历,直接取栈顶。
- 空间复杂度:。我们多用了一个和原栈一样大的空间来存储最小值序列。