LeetCode 第 155 题:“最小栈”题解

题解地址:使用辅助栈(同步和不同步,Python 代码、Java 代码)

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传送门:155. 最小栈

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。

push(x) -- 将元素 x 推入栈中。 pop() -- 删除栈顶的元素。 top() -- 获取栈顶元素。 getMin() -- 检索栈中的最小元素。 示例:

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.

使用辅助栈(同步和不同步,Python 代码、Java 代码)

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

Python 代码:

class MinStack:

    # 辅助栈和数据栈同步
    # 思路简单不容易出错

    def __init__(self):
        # 数据栈
        self.data = []
        # 辅助栈
        self.helper = []

    def push(self, x):
        self.data.append(x)
        if len(self.helper) == 0 or x <= self.helper[-1]:
            self.helper.append(x)
        else:
            self.helper.append(self.helper[-1])

    def pop(self):
        if self.data:
            self.helper.pop()
            return self.data.pop()

    def top(self):
        if self.data:
            return self.data[-1]

    def getMin(self):
        if self.helper:
            return self.helper[-1]

Java 代码:

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)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)O(N),这里 NN 是读出的数据的个数。

方法二:辅助栈和数据栈不同步

参考代码 2

Python 代码:

class MinStack:

    # 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

    def __init__(self):
        # 数据栈
        self.data = []
        # 辅助栈
        self.helper = []

    def push(self, x):
        self.data.append(x)
        # 关键 1 和关键 2
        if len(self.helper) == 0 or x <= self.helper[-1]:
            self.helper.append(x)

    def pop(self):
        # 关键 3:【注意】不论怎么样,数据栈都要 pop 出元素
        top = self.data.pop()

        if self.helper and top == self.helper[-1]:
            self.helper.pop()
        return top

    def top(self):
        if self.data:
            return self.data[-1]

    def getMin(self):
        if self.helper:
            return self.helper[-1]

Java 代码:

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
            // 参考资料:https://www.cnblogs.com/GuoYaxiang/p/6931264.html
            // 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");
    }

}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(1)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)O(1)
  • 空间复杂度:O(N)O(N),这里 NN 是读出的数据的个数。