公司就三个人，老板、老板娘、还有我，干了两年多，公司赚了1200万。现在他们俩要离婚了，问我想跟谁

要说我们程序员平时最怕啥，不是加班，也不是背锅，是面试时遇到“你把这个题的时间复杂度分析一下？”这句话。尤其那种看着就像“栈”却不止是栈的结构，简直是一场逻辑缠斗。前几天我刷题就遇到一道，“设计一个支持 push、pop、top 操作，并能在常数时间内返回最大值的栈”。哎，这不就来了，最大栈 MaxStack 😵

第一次看到这题我还挺自信的：哈？用一个 Stack 存数就完了呗！结果下一秒就被自己打脸了——你告诉我怎么常数时间拿最大值？用 Collections.max(stack)？是要把面试官气笑是吧 😂

稍微冷静分析一下，我们平时用 Java 里 Stack<Integer> 来存数据是够用的，但问题出在“最大值”这一操作上。直接 peek() 是取栈顶，不是最大值啊兄弟。而最大值可能藏在底下，所以只能另辟蹊径了。

我的解决思路是这样的：咱再搞一个栈 maxStack，这个专门用来存“当前最大值”。每次 push 的时候，对比一下当前要入栈的值和 maxStack 的栈顶哪个大，把较大的那个压入 maxStack，这样你无论什么时候，只要想要最大值，一眼就能看到——直接 maxStack.peek() 就行了。是不是挺像朋友圈点赞最多的那条动态，总是能稳稳地顶在上面 😂

来，代码安排：

import java.util.Stack;

publicclassMaxStack {
private Stack<Integer> stack;
private Stack<Integer> maxStack;

publicMaxStack() {
        stack = newStack<>();
        maxStack = newStack<>();
    }

publicvoidpush(int x) {
        stack.push(x);
if (maxStack.isEmpty() || x >= maxStack.peek()) {
            maxStack.push(x);
        } else {
            maxStack.push(maxStack.peek());
        }
    }

publicintpop() {
        maxStack.pop();
return stack.pop();
    }

publicinttop() {
return stack.peek();
    }

publicintgetMax() {
return maxStack.peek();
    }
}

解释一下这个骚操作：我们每次 push 的时候，不仅要把 x 压入主栈，还要比较当前 x 和 maxStack 的栈顶大小，最大值也入 maxStack。这就确保了无论你操作多少次，只要你不空栈，maxStack.peek() 就永远给你最靓的仔 ✨

pop 的时候两个栈都要 pop，否则就乱套了。你不能光把人家的真实数据拿走，最大值不变那就扯淡了。

很多初学者一看到这种辅助栈结构就觉得麻烦，其实这是老程序员必备的“套路库”。就像前端有 UI 框架，我们算法里也有这些“辅助结构”，该用就用，别死扛。

说个我自己在项目里踩的坑。早年搞后台数据监控的时候，曾经想要维护一个实时的请求耗时最大值列表，还想着要不要开线程每秒去扫一遍。后来脑袋一转，这种维护历史最大值的需求，**不就是变种的最大栈？**于是直接就上了两个栈搞定，运行还挺丝滑，连测试都夸我“真聪明”，我说你是没看到我刚开始debug的时候连 peek() 都写错了 🙃

还有个网友问我：“为啥 maxStack 不只存最大值？是不是浪费空间？”这你就不懂了兄弟，我们是拿空间换时间啊，你要是每次 getMax() 都从底下扫一遍才找最大值，那你这个操作时间复杂度就从 O(1) 变成 O(n) 了。你面试说这话，面试官可能就开始写挂你分的理由了……

总之这个“最大栈”的设计思路，不仅在算法题里有用，在业务代码里也能拿来用。比如你要维护一个滑动窗口里的最大值，或者监控系统指标的时候快速获取历史最大值，都可以这么搞。

写完这段代码，我突然觉得：程序员真是一种喜提过劳福报却还能自得其乐的神奇生物。我们一边写着 “getMax”，一边在想怎么拿最少的工资实现最强的功能，然后感叹一句：“这代码写得，怎么这么像我的人生？”😅