力扣加加 - 努力做西湖区最好的算法题解
  • introduction
  • 第一章 - 算法专题
    • 数据结构
    • 链表专题
    • 树专题
    • 堆专题(上)
    • 堆专题(下)
    • 二分专题(上)
    • 二分专题(下)
    • 动态规划(重置版)
    • 大话搜索
    • 二叉树的遍历
    • 哈夫曼编码和游程编码
    • 布隆过滤器
    • 前缀树
    • 回溯
    • 滑动窗口(思路 + 模板)
    • 位运算
    • 小岛问题
    • 最大公约数
    • 并查集
    • 平衡二叉树专题
    • 蓄水池抽样
    • 单调栈
  • 第二章 - 91 天学算法
    • 91 天学算法第三期视频会议总结
    • 第一期讲义-二分法
    • 第一期讲义-双指针
    • 第三期正在火热进行中
  • 第三章 - 精选题解
    • 字典序列删除
    • 西法的刷题秘籍】一次搞定前缀和
    • 字节跳动的算法面试题是什么难度?
    • 字节跳动的算法面试题是什么难度?(第二弹)
    • 《我是你的妈妈呀》 * 第一期
    • 一文带你看懂二叉树的序列化
    • 穿上衣服我就不认识你了?来聊聊最长上升子序列
    • 你的衣服我扒了 * 《最长公共子序列》
    • 一文看懂《最大子序列和问题》
  • 第四章 - 高频考题(简单)
    • 面试题 17.12. BiNode
    • 0001. 两数之和
    • 0020. 有效的括号
    • 0021. 合并两个有序链表
    • 0026. 删除排序数组中的重复项
    • 0053. 最大子序和
    • 0160. 相交链表
    • 0066. 加一
    • 0088. 合并两个有序数组
    • 0101. 对称二叉树
    • 0104. 二叉树的最大深度
    • 0108. 将有序数组转换为二叉搜索树
    • 0121. 买卖股票的最佳时机
    • 0122. 买卖股票的最佳时机 II
    • 0125. 验证回文串
    • 0136. 只出现一次的数字
    • 0155. 最小栈
    • 0167. 两数之和 II 输入有序数组
    • 0169. 多数元素
    • 0172. 阶乘后的零
    • 0190. 颠倒二进制位
    • 0191. 位 1 的个数
    • 0198. 打家劫舍
    • 0203. 移除链表元素
    • 0206. 反转链表
    • 0219. 存在重复元素 II
    • 0226. 翻转二叉树
    • 0232. 用栈实现队列
    • 0263. 丑数
    • 0283. 移动零
    • 0342. 4 的幂
    • 0349. 两个数组的交集
    • 0371. 两整数之和
    • 401. 二进制手表
    • 0437. 路径总和 III
    • 0455. 分发饼干
    • 0504. 七进制数
    • 0575. 分糖果
    • 0665. 非递减数列
    • 0661. 图片平滑器
    • 821. 字符的最短距离
    • 0874. 模拟行走机器人
    • 1128. 等价多米诺骨牌对的数量
    • 1260. 二维网格迁移
    • 1332. 删除回文子序列
    • 2591. 将钱分给最多的儿童
  • 第五章 - 高频考题(中等)
    • 面试题 17.09. 第 k 个数
    • 面试题 17.23. 最大黑方阵
    • 面试题 16.16. 部分排序
    • Increasing Digits
    • Longest Contiguously Strictly Increasing Sublist After Deletion
    • Consecutive Wins
    • Number of Substrings with Single Character Difference
    • Bus Fare
    • Minimum Dropping Path Sum
    • Every Sublist Min Sum
    • Maximize the Number of Equivalent Pairs After Swaps
    • 0002. 两数相加
    • 0003. 无重复字符的最长子串
    • 0005. 最长回文子串
    • 0011. 盛最多水的容器
    • 0015. 三数之和
    • 0017. 电话号码的字母组合
    • 0019. 删除链表的倒数第 N 个节点
    • 0022. 括号生成
    • 0024. 两两交换链表中的节点
    • 0029. 两数相除
    • 0031. 下一个排列
    • 0033. 搜索旋转排序数组
    • 0039. 组合总和
    • 0040. 组合总和 II
    • 0046. 全排列
    • 0047. 全排列 II
    • 0048. 旋转图像
    • 0049. 字母异位词分组
    • 0050. Pow(x, n)
    • 0055. 跳跃游戏
    • 0056. 合并区间
    • 0060. 第 k 个排列
    • 0061. 旋转链表
    • 0062. 不同路径
    • 0073. 矩阵置零
    • 0075. 颜色分类
    • 0078. 子集
    • 0079. 单词搜索
    • 0080. 删除排序数组中的重复项 II
    • 0086. 分隔链表
    • 0090. 子集 II
    • 0091. 解码方法
    • 0092. 反转链表 II
    • 0094. 二叉树的中序遍历
    • 0095. 不同的二叉搜索树 II
    • 0096. 不同的二叉搜索树
    • 0098. 验证二叉搜索树
    • 0102. 二叉树的层序遍历
    • 0103. 二叉树的锯齿形层次遍历
    • 0113. 路径总和 II
    • 0129. 求根到叶子节点数字之和
    • 0130. 被围绕的区域
    • 0131. 分割回文串
    • 0139. 单词拆分
    • 0144. 二叉树的前序遍历
    • 0147. 对链表进行插入排序
    • 0150. 逆波兰表达式求值
    • 0152. 乘积最大子数组
    • 0153. 寻找旋转排序数组中的最小值
    • 0199. 二叉树的右视图
    • 0200. 岛屿数量
    • 0201. 数字范围按位与
    • 0208. 实现 Trie (前缀树)
    • 0209. 长度最小的子数组
    • 0211. 添加与搜索单词 - 数据结构设计
    • 0215. 数组中的第 K 个最大元素
    • 0220. 存在重复元素 III
    • 0221. 最大正方形
    • 0227. 基本计算器 II
    • 0229. 求众数 II
    • 0230. 二叉搜索树中第 K 小的元素
    • 0236. 二叉树的最近公共祖先
    • 0238. 除自身以外数组的乘积
    • 0240. 搜索二维矩阵 II
    • 0279. 完全平方数
    • 0309. 最佳买卖股票时机含冷冻期
    • 0322. 零钱兑换
    • 0324. 摆动排序 II
    • 0328. 奇偶链表
    • 0331. 验证二叉树的前序序列化
    • 0334. 递增的三元子序列
    • 0337. 打家劫舍 III
    • 0343. 整数拆分
    • 0365. 水壶问题
    • 0378. 有序矩阵中第 K 小的元素
    • 0380. 常数时间插入、删除和获取随机元素
    • 0394. 字符串解码
    • 0416. 分割等和子集
    • 0424. 替换后的最长重复字符
    • 0438. 找到字符串中所有字母异位词
    • 0445. 两数相加 II
    • 0454. 四数相加 II
    • 0456. 132 模式
    • 0457.457. 环形数组是否存在循环
    • 0464. 我能赢么
    • 0470. 用 Rand7() 实现 Rand10
    • 0473. 火柴拼正方形
    • 0494. 目标和
    • 0516. 最长回文子序列
    • 0513. 找树左下角的值
    • 0518. 零钱兑换 II
    • 0525. 连续数组
    • 0547. 朋友圈
    • 0560. 和为 K 的子数组
    • 0609. 在系统中查找重复文件
    • 0611. 有效三角形的个数
    • 0673. 最长递增子序列的个数
    • 0686. 重复叠加字符串匹配
    • 0710. 黑名单中的随机数
    • 0714. 买卖股票的最佳时机含手续费
    • 0718. 最长重复子数组
    • 0735. 行星碰撞
    • 0754. 到达终点数字
    • 0785. 判断二分图
    • 0790. 多米诺和托米诺平铺
    • 0799. 香槟塔
    • 0801. 使序列递增的最小交换次数
    • 0816. 模糊坐标
    • 0820. 单词的压缩编码
    • 0838. 推多米诺
    • 0873. 最长的斐波那契子序列的长度
    • 0875. 爱吃香蕉的珂珂
    • 0877. 石子游戏
    • 0886. 可能的二分法
    • 0898. 子数组按位或操作
    • 0900. RLE 迭代器
    • 0911. 在线选举
    • 0912. 排序数组
    • 0932. 漂亮数组
    • 0935. 骑士拨号器
    • 0947. 移除最多的同行或同列石头
    • 0959. 由斜杠划分区域
    • 0978. 最长湍流子数组
    • 0987. 二叉树的垂序遍历
    • 1004. 最大连续 1 的个数 III
    • 1011. 在 D 天内送达包裹的能力
    • 1014. 最佳观光组合
    • 1015. 可被 K 整除的最小整数
    • 1019. 链表中的下一个更大节点
    • 1020. 飞地的数量
    • 1023. 驼峰式匹配
    • 1031. 两个非重叠子数组的最大和
    • 1043. 分隔数组以得到最大和
    • 1053. 交换一次的先前排列)
    • 1104. 二叉树寻路
    • 1129. 颜色交替的最短路径
    • 1131.绝对值表达式的最大值
    • 1138. 字母板上的路径
    • 1186. 删除一次得到子数组最大和
    • 1218. 最长定差子序列
    • 1227. 飞机座位分配概率
    • 1261. 在受污染的二叉树中查找元素
    • 1262. 可被三整除的最大和
    • 1297. 子串的最大出现次数
    • 1310. 子数组异或查询
    • 1334. 阈值距离内邻居最少的城市
    • 1371.每个元音包含偶数次的最长子字符串
    • 1381. 设计一个支持增量操作的栈
    • 1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组
    • 1558. 得到目标数组的最少函数调用次数
    • 1574. 删除最短的子数组使剩余数组有序
    • 1631. 最小体力消耗路径
    • 1638. 统计只差一个字符的子串数目
    • 1658. 将 x 减到 0 的最小操作数
    • 1697. 检查边长度限制的路径是否存在
    • 1737. 满足三条件之一需改变的最少字符数
    • 1770. 执行乘法运算的最大分数
    • 1793. 好子数组的最大分数
    • 1834. 单线程 CPU
    • 1899. 合并若干三元组以形成目标三元组
    • 1904. 你完成的完整对局数
    • 1906. 查询差绝对值的最小值
    • 1906. 查询差绝对值的最小值
    • 2007. 从双倍数组中还原原数组
    • 2008. 出租车的最大盈利
    • 2100. 适合打劫银行的日子
    • 2101. 引爆最多的炸弹
    • 2121. 相同元素的间隔之和
    • 2207. 字符串中最多数目的子字符串
    • 2592. 最大化数组的伟大值
    • 2593. 标记所有元素后数组的分数
    • 2817. 限制条件下元素之间的最小绝对差
    • 2865. 美丽塔 I
    • 2866. 美丽塔 II
    • 2939. 最大异或乘积
    • 3377. 使两个整数相等的数位操作
    • 3404. 统计特殊子序列的数目
    • 3428. 至多 K 个子序列的最大和最小和
  • 第六章 - 高频考题(困难)
    • LCP 20. 快速公交
    • LCP 21. 追逐游戏
    • Number Stream to Intervals
    • Triple-Inversion
    • Kth-Pair-Distance
    • Minimum-Light-Radius
    • Largest Equivalent Set of Pairs
    • Ticket-Order.md
    • Connected-Road-to-Destination
    • 0004. 寻找两个正序数组的中位数
    • 0023. 合并 K 个升序链表
    • 0025. K 个一组翻转链表
    • 0030. 串联所有单词的子串
    • 0032. 最长有效括号
    • 0042. 接雨水
    • 0052. N 皇后 II
    • 0057. 插入区间
    • 0065. 有效数字
    • 0084. 柱状图中最大的矩形
    • 0085. 最大矩形
    • 0087. 扰乱字符串
    • 0124. 二叉树中的最大路径和
    • 0128. 最长连续序列
    • 0132. 分割回文串 II
    • 0140. 单词拆分 II
    • 0145. 二叉树的后序遍历
    • 0146. LRU 缓存机制
    • 0154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II
    • 0212. 单词搜索 II
    • 0239. 滑动窗口最大值
    • 0295. 数据流的中位数
    • 0297. 二叉树的序列化与反序列化
    • 0301. 删除无效的括号
    • 0312. 戳气球
    • 330. 按要求补齐数组
    • 0335. 路径交叉
    • 0460. LFU 缓存
    • 0472. 连接词
    • 0480. 滑动窗口中位数
    • 0483. 最小好进制
    • 0488. 祖玛游戏
    • 0493. 翻转对
    • 0664. 奇怪的打印机
    • 0679. 24 点游戏
    • 0715. Range 模块
    • 0726. 原子的数量
    • 0768. 最多能完成排序的块 II
    • 0805. 数组的均值分割
    • 0839. 相似字符串组
    • 0887. 鸡蛋掉落
    • 0895. 最大频率栈
    • 0975. 奇偶跳
    • 0995. K 连续位的最小翻转次数
    • 1032. 字符流
    • 1168. 水资源分配优化
    • 1178. 猜字谜
    • 1203. 项目管理
    • 1255. 得分最高的单词集合
    • 1345. 跳跃游戏 IV
    • 1449. 数位成本和为目标值的最大数字
    • 1494. 并行课程 II
    • 1521. 找到最接近目标值的函数值
    • 1526. 形成目标数组的子数组最少增加次数
    • 1639. 通过给定词典构造目标字符串的方案数
    • 1649. 通过指令创建有序数组
    • 1671. 得到山形数组的最少删除次数
    • 1707. 与数组中元素的最大异或值
    • 1713. 得到子序列的最少操作次数
    • 1723. 完成所有工作的最短时间
    • 1787. 使所有区间的异或结果为零
    • 1835. 所有数对按位与结果的异或和
    • 1871. 跳跃游戏 VII
    • 1872. 石子游戏 VIII
    • 1883. 准时抵达会议现场的最小跳过休息次数
    • 1970. 你能穿过矩阵的最后一天
    • 2009. 使数组连续的最少操作数
    • 2025. 分割数组的最多方案数
    • 2030. 含特定字母的最小子序列
    • 2102. 序列顺序查询
    • 2141. 同时运行 N 台电脑的最长时间
    • 2179. 统计数组中好三元组数目 👍
    • 2209. 用地毯覆盖后的最少白色砖块
    • 2281.sum-of-total-strength-of-wizards
    • 2306. 公司命名
    • 2312. 卖木头块
    • 2842. 统计一个字符串的 k 子序列美丽值最大的数目
    • 2972. 统计移除递增子数组的数目 II
    • 3027. 人员站位的方案数 II
    • 3041. 修改数组后最大化数组中的连续元素数目
    • 3082. 求出所有子序列的能量和
    • 3108. 带权图里旅途的最小代价
    • 3347. 执行操作后元素的最高频率 II
    • 3336. 最大公约数相等的子序列数量
    • 3410. 删除所有值为某个元素后的最大子数组和
  • 后序
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  • 题目地址(155. 最小栈)
  • 题目描述
  • 前置知识
  • 公司
  • 两个栈
  • 一个栈

这有帮助吗?

  1. 第四章 - 高频考题(简单)

0155. 最小栈

题目地址(155. 最小栈)

https://leetcode-cn.com/problems/min-stack/

题目描述

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:

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:

pop、top 和 getMin 操作总是在 非空栈 上调用。

前置知识

公司

  • amazon

  • bloomberg

  • google

  • snapchat

  • uber

  • zenefits

  • 阿里

  • 腾讯

  • 百度

  • 字节

两个栈

思路

我们使用两个栈:

  • 一个栈存放全部的元素,push,pop都是正常操作这个正常栈。

  • 另一个存放最小栈。 每次push,如果比最小栈的栈顶还小,我们就push进最小栈,否则不操作

  • 每次pop的时候,我们都判断其是否和最小栈栈顶元素相同,如果相同,那么我们pop掉最小栈的栈顶元素即可

关键点

  • 往minstack中 push的判断条件。 应该是stack为空或者x小于等于minstack栈顶元素

代码

  • 语言支持:JS,C++,Java,Python

JavaScript Code:

/**
 * initialize your data structure here.
 */
var MinStack = function() {
    this.stack = []
    this.minStack = []
};

/** 
 * @param {number} x
 * @return {void}
 */
MinStack.prototype.push = function(x) {
    this.stack.push(x)
    if (this.minStack.length == 0 ||  x <= this.minStack[this.minStack.length - 1]) {
        this.minStack.push(x)
    }
};

/**
 * @return {void}
 */
MinStack.prototype.pop = function() {
    const x = this.stack.pop()
    if (x !== void 0 &&  x === this.minStack[this.minStack.length - 1]) {
        this.minStack.pop()
    }
};

/**
 * @return {number}
 */
MinStack.prototype.top = function() {
    return this.stack[this.stack.length - 1]
};

/**
 * @return {number}
 */
MinStack.prototype.min = function() {
    return this.minStack[this.minStack.length - 1]
};

/** 
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new MinStack()
 * obj.push(x)
 * obj.pop()
 * var param_3 = obj.top()
 * var param_4 = obj.min()
 */

C++ Code:

class MinStack {
    stack<int> data;
    stack<int> helper;
public:
    /** initialize your data structure here. */
    MinStack() {
        
    }
    
    void push(int x) {
        data.push(x);
        if(helper.empty() || helper.top() >= x)
        {
            helper.push(x);
        }
        
    }
    
    void pop() {
        int top = data.top();
        data.pop();
        if(top == helper.top())
        {
            helper.pop();
        }
        
    }
    
    int top() {
        return data.top();
    }
    
    int getMin() {
        return helper.top();
    }
};

/**
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * MinStack* obj = new MinStack();
 * obj->push(x);
 * obj->pop();
 * int param_3 = obj->top();
 * int param_4 = obj->getMin();
 */

Java Code:

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<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        // 辅助栈在必要的时候才增加
        data.add(x);
        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
            int top = data.pop();
            if(top == helper.peek()){
                helper.pop();
            }
        }
    }

    public int top() {
        if(!data.isEmpty()){
            return data.peek();
        }
    }

    public int getMin() {
        if(!helper.isEmpty()){
            return helper.peek();
        }
    }
}

Python3 Code:

class MinStack:

    def __init__(self):
        """
        initialize your data structure here.
        """
        self.stack = []
        self.minstack = []

    def push(self, x: int) -> None:
        self.stack.append(x)
        if not self.minstack or x <= self.minstack[-1]:
            self.minstack.append(x)

    def pop(self) -> None:
        tmp = self.stack.pop()
        if tmp == self.minstack[-1]:
            self.minstack.pop()

    def top(self) -> int:
        return self.stack[-1]

    def min(self) -> int:
        return self.minstack[-1]


# Your MinStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MinStack()
# obj.push(x)
# obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.min()

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(1)

  • 空间复杂度:O(1)

一个栈

思路

符合直觉的方法是,每次对栈进行修改操作(push和pop)的时候更新最小值。 然后getMin只需要返回我们计算的最小值即可, top也是直接返回栈顶元素即可。 这种做法每次修改栈都需要更新最小值,因此时间复杂度是O(n).

是否有更高效的算法呢?答案是有的。

我们每次入栈的时候,保存的不再是真正的数字,而是它与当前最小值的差(当前元素没有入栈的时候的最小值)。 这样我们pop和top的时候拿到栈顶元素再加上上一个最小值即可。 另外我们在push和pop的时候去更新min,这样getMin的时候就简单了,直接返回min。

注意上面加粗的“上一个”,不是“当前的最小值”

经过上面的分析,问题的关键转化为“如何求得上一个最小值”,解决这个的关键点在于利用min。

pop或者top的时候:

  • 如果栈顶元素小于0,说明栈顶是当前最小的元素,它出栈会对min造成影响,我们需要去更新min。 上一个最小的是“min - 栈顶元素”,我们需要将上一个最小值更新为当前的最小值

因为栈顶元素入栈的时候的通过 栈顶元素 = 真实值 - 上一个最小的元素 得到的, 而真实值 = min, 因此可以得出上一个最小的元素 = 真实值 -栈顶元素

  • 如果栈顶元素大于0,说明它对最小值没有影响,上一个最小值就是上上个最小值。

关键点

  • 最小栈存储的不应该是真实值,而是真实值和min的差值

  • top的时候涉及到对数据的还原,这里千万注意是上一个最小值

代码

  • 语言支持:JS,C++,Java,Python

Javascript Code:

/*
 * @lc app=leetcode id=155 lang=javascript
 *
 * [155] Min Stack
 */
/**
 * initialize your data structure here.
 */
var MinStack = function() {
  this.stack = [];
  this.minV = Number.MAX_VALUE;
};

/**
 * @param {number} x
 * @return {void}
 */
MinStack.prototype.push = function(x) {
  // update 'min'
  const minV = this.minV;
  if (x < this.minV) {
    this.minV = x;
  }
  return this.stack.push(x - minV);
};

/**
 * @return {void}
 */
MinStack.prototype.pop = function() {
  const item = this.stack.pop();
  const minV = this.minV;

  if (item < 0) {
    this.minV = minV - item;
    return minV;
  }
  return item + minV;
};

/**
 * @return {number}
 */
MinStack.prototype.top = function() {
  const item = this.stack[this.stack.length - 1];
  const minV = this.minV;

  if (item < 0) {
    return minV;
  }
  return item + minV;
};

/**
 * @return {number}
 */
MinStack.prototype.min = function() {
  return this.minV;
};

/**
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * var obj = new MinStack()
 * obj.push(x)
 * obj.pop()
 * var param_3 = obj.top()
 * var param_4 = obj.min()
 */

C++ Code:

class MinStack {
    stack<long> data;
    long min = INT_MAX;
public:
    /** initialize your data structure here. */
    MinStack() {
        
    }
    
    void push(int x) {
        data.push(x - min);
        if(x < min)
        {
            min = x;
        }
        
    }
    
    void pop() {
        long top = data.top();
        data.pop();
        // 更新最小值
        if(top < 0)
        {
            min -= top;
        }
        
    }
    
    int top() {
        long top = data.top();
        // 最小值为 min
        if (top < 0)
        {
            return min;
        }
        else{
            return min+top;
        }
    }
    
    int getMin() {
        return min;
    }
};

/**
 * Your MinStack object will be instantiated and called as such:
 * MinStack* obj = new MinStack();
 * obj->push(x);
 * obj->pop();
 * int param_3 = obj->top();
 * int param_4 = obj->getMin();
 */

Java Code:

class MinStack {
    long min;
    Stack<Long> stack;
    
    /** initialize your data structure here. */
    public MinStack() {
        stack = new Stack<>();
    }
    
    public void push(int x) {
        if (stack.isEmpty()) {
            stack.push(0L);
            min = x;
        }
        else {
            stack.push(x - min);
            if (x < min)
                min = x;
        }
    }
    
    public void pop() {
        long p = stack.pop();
        
        if (p < 0) {
            // if (p < 0), the popped value is the min
            // Recall p is added by this statement: stack.push(x - min);
            // So, p = x - old_min
            // old_min = x - p
            // again, if (p < 0), x is the min so:
            // old_min = min - p
            min = min - p;
        }
    }
    
    public int top() {
        long p = stack.peek();
        
        if (p < 0) {
            return (int) min;
        }
        else {
            // p = x - min
            // x = p + min
            return (int) (p + min);
        }
    }
    
    public int getMin() {
        return (int) min;    
    }
}

Python Code:

class MinStack:

    def __init__(self):
        """
        initialize your data structure here.
        """
        self.minV = float('inf')
        self.stack = []

    def push(self, x: int) -> None:
        self.stack.append(x - self.minV)
        if x < self.minV:
            self.minV = x

    def pop(self) -> None:
        if not self.stack:
            return
        tmp = self.stack.pop()
        if tmp < 0:
            self.minV -= tmp

    def top(self) -> int:
        if not self.stack:
            return
        tmp = self.stack[-1]
        if tmp < 0:
            return self.minV
        else:
            return self.minV + tmp

    def min(self) -> int:
        return self.minV



# Your MinStack object will be instantiated and called as such:
# obj = MinStack()
# obj.push(x)
# obj.pop()
# param_3 = obj.top()
# param_4 = obj.min()

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(1)

  • 空间复杂度:O(1)

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