最近我们团队在面试中遇到了这道题，许多人第一眼看到后可能会觉得只是一个普通的栈操作，甚至开玩笑说谷歌是不是“放水”了。但事实真的如此吗？如果深入分析，这道题不仅涉及基本的数据结构，还在考察算法优化思维和高效数据处理能力，其深度远超表面上的简单。

面试正式开始后，面试官首先介绍了当天的题目，并解释了任务要求。

Enhanced Stack

• push(x): x is an integer, pushed onto the stack.
• pop(): Remove the most frequent element. If multiple elements have the same frequency, remove the one closest to the top.

候选人听完后，CSOAHelp 立即提供思路，候选人随即复述：这道题不只是简单的栈操作，而是一个涉及频率统计和栈结构结合的问题。

CSOAHelp 提示：

1. 需要一个主栈存储元素的顺序，同时使用哈希表记录每个元素的出现次数。
2. 由于 pop() 需要弹出频率最高的元素，我们可以用分组栈按频率分层存储数据，方便快速找到要弹出的元素。
3. push(x) 时，先更新哈希表，然后将 x 放入对应频率的分组栈中。
4. pop() 时，从最高频率的分组栈中取出元素，并更新哈希表。

候选人按照 CSOAHelp 提供的逻辑，完整复述了解决方案，并向面试官讲解了设计思路。

面试官继续追问：这个数据结构的时间复杂度是多少？

CSOAHelp 提示：

• push() 的时间复杂度是 O(1)，因为所有操作都是常数时间完成的。
• pop() 也是 O(1)，因为直接从最高频率的分组栈中取出元素，不需要额外遍历。

候选人复述：由于使用了哈希表存储频率，同时使用按频率分层的栈，因此所有操作都是 O(1)，不会产生额外的遍历操作。

面试官追问：如果要扩展这个数据结构，比如支持删除任意元素，该怎么做？

CSOAHelp 提示：

• 需要额外维护一个反向索引，记录元素在分组栈中的具体位置，以便快速找到并移除。
• pop() 需要保持最高频元素的顺序，因此可以使用惰性删除机制，在 pop() 过程中处理已删除的无效元素。

候选人复述：如果要支持 remove(x) 操作，我们可以使用哈希表记录 x 在分组栈中的位置，同时维护一个惰性删除机制，在 pop() 时检查是否有标记删除的元素，确保正确性。

面试官表示认可，并进一步问道：在实际应用中，这种数据结构可以用在哪些场景？

CSOAHelp 提示：

• 频繁查询热门元素的场景，如社交媒体的热度排序、缓存系统中的热点数据管理。
• 需要保证栈结构特性的同时，按特定频率进行操作的应用，如操作系统的任务调度。

候选人复述：这种数据结构适用于需要频繁获取最高频元素的场景，比如社交平台的热门帖子推荐，或者操作系统的任务管理中优先处理高频任务。

面试官对回答表示满意，认可候选人在 CSOAHelp 的指导下表现出的清晰思路和精准回答。

谷歌这道题真的很简单吗？对于刷题大神来说或许是送分题，但对于大多数面试者来说，能高效解出并回答后续追问，仍然需要扎实的基础和良好的思维逻辑。你怎么看？

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