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.
解法
两个栈,一个正常存储,一个存储最小值,和剑指offer上的是一样的,更细节的可以去看一下。
AC代码
class MinStack {
public:
/** initialize your data structure here. */
MinStack() {}
void push(int x) {
s1.push(x);
if (s2.empty() || x <= s2.top()) s2.push(x);
}
void pop() {
if (s1.top() == s2.top()) s2.pop();
s1.pop();
}
int top() {
return s1.top();
}
int getMin() {
return s2.top();
}
private:
stack<int> s1, s2;
};
LRU缓存机制
运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在,则写入其数据值。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。
进阶:
你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作?
示例:
LRUCache cache = new LRUCache( 2 / 缓存容量 / );
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1); // 返回 1
cache.put(3, 3); // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4); // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1); // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3); // 返回 3
cache.get(4); // 返回 4
解法
AC代码
/**
* Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
* LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
* int param_1 = obj.get(key);
* obj.put(key,value);
*/
class LRUCache {
Map<Integer,Integer> map ;
Stack<Integer> stack;
int size;
public LRUCache(int capacity) {
stack = new Stack<>();
map = new HashMap<>(capacity);
size = capacity;
}
public int get(int key) {
if(!stack.contains(key)){
return -1;
}
boolean flag = stack.remove(Integer.valueOf(key));
stack.push(key);
return map.get(key);
}
public void put(int key, int value) {
if(stack.contains(key)){
stack.remove(Integer.valueOf(key));
}else{
if(stack.size() == size){
int count = stack.remove(0);
map.remove(count);
}
}
stack.push(key);
map.put(key,value);
}
}