【ITニュース解説】🔥 “Stack Explained: The Secret Weapon Behind LeetCode Monotonic Problems”

スタックは、コンピュータ科学における基本的なデータ構造の一つであり、問題解決、アルゴリズム、そして実際のシステムにおいて重要な役割を果たす。

スタックとは、LIFO（Last In, First Out：後入れ先出し）という原則に従う線形データ構造のことだ。皿を積み重ねることを想像するとわかりやすい。一番上に置いた皿しか取り出すことができない。これと同じルールがスタックにも適用され、要素の挿入（push）と削除（pop）は、常に片方の端（top）でのみ行われる。

基本的な操作には、push(x)（要素xをスタックのtopに挿入する）、pop()（スタックのtopにある要素を削除する）、top()/peek()（スタックのtopにある要素を削除せずに参照する）、isEmpty()（スタックが空かどうかを確認する）がある。

スタックは単純に見えるかもしれないが、非常に強力で、様々な場所で使用されている。例えば、数式評価（括弧の対応確認、中置記法から後置記法への変換など）、バックトラッキング（エディタでのUndo/Redo、再帰呼び出しスタックなど）、単調スタック問題（Next Greater Element、Stock Span、Daily Temperaturesなど）、システム設計（関数呼び出し時のメモリ管理）などがある。

スタックをマスターするために、練習すべき重要な問題がいくつかある。

まず、簡単な問題として、LeetCode 20（Valid Parentheses：括弧の対応確認）、LeetCode 155（Min Stack：最小値を取得できるスタック）、LeetCode 225（Implement Stack using Queues：キューを使ってスタックを実装）がある。

次に、中程度の難易度の問題として、LeetCode 496（Next Greater Element I：次の大きい要素I）、LeetCode 503（Next Greater Element II：次の大きい要素II）、LeetCode 739（Daily Temperatures：毎日の気温）、LeetCode 901（Online Stock Span：オンライン株式スパン）がある。

そして、難しい問題として、LeetCode 84（Largest Rectangle in Histogram：ヒストグラム中の最大長方形）、LeetCode 85（Maximal Rectangle：最大長方形）がある。

スタックの操作における時間計算量と空間計算量は以下の通りだ。Push、Pop、Peek/Top操作は、いずれも時間計算量がO(1)、空間計算量がO(1)だ。Search操作は、時間計算量がO(n)、空間計算量がO(1)となる。Next Greater ElementやDaily Temperaturesなどの問題は、時間計算量がO(n)、空間計算量がO(n)となる。これは、ほとんどのスタックベースの問題（Next Greater Element、Daily Temperaturesなど）では、各要素が最大で1回pushされ、1回popされるためだ。

スタックを完全にマスターするためには、以下の手順で問題を解いていくと良い。まず、Valid ParenthesesやMin Stackのような簡単な問題でウォーミングアップする。次に、単調スタック問題（Next Greater Element、Daily Temperatures、Stock Span）に焦点を当てる。そして、ヒストグラムや行列に基づく問題に進む。これにより、スタックに関連するすべてのコアアルゴリズムを網羅できる。

スタックは単純だが強力なデータ構造だ。Next Greater Element、Daily Temperatures、ヒストグラムなどの問題を練習することで、スタックをマスターできるだけでなく、高度なアルゴリズムや面接対策のための強固な基盤を構築できる。これらの問題に取り組み、解決策を最適化していくことが重要だ。