单靠 list 无法实现 O(1) 获取最小值，因 min() 是 O(n)，且 pop 后无法快速获知剩余最小值；需用辅助栈或元组记录历史最小值，并严格同步维护。
为什么单靠 list 实现不了 O(1) 获取最小值
Python 的 list 作为栈用（append/pop）时，min() 是 O(n)，每次调用都要遍历；缓存一个 self._min 变量看似可行，但 pop 后无法快速知道“剩下的最小值”——除非你重新扫一遍，那就又退化成 O(n)。
用辅助栈同步维护最小值
核心思路：用另一个栈 self._min_stack，和主栈严格同步——每次 push(x) 时，把当前全局最小值（即 min(x, self._min_stack[-1])）压入辅助栈；pop() 时两个栈一起弹出。这样 get_min() 只需返回 self._min_stack[-1]，稳稳 O(1)。
注意点：
- 辅助栈初始要压入一个极大值（如
float('inf')），避免首次比较出错 -
push时不能只在x <= 当前最小才压入——否则pop多次相同最小值时，辅助栈会提前空掉 - 必须严格同步：哪怕
x比当前最小值大，也要把当前最小值再压一次（保证栈高一致）
示例关键片段：
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def push(self, x):
self._stack.append(x)
current_min = self._min_stack[-1]
self._min_stack.append(min(x, current_min))
用 tuple 存最小值更省内存
如果不想多维护一个栈，可以把最小值直接打包进元素本身：self._stack.append((x, min(x, self._stack[-1][1] if self._stack else float('inf'))))。这样每个元素是 (value, min_so_far)，get_min() 直接取栈顶元组的第二个字段。
优点：省一个栈对象，逻辑更集中；缺点：每个元素多存一个值，空间略增，且初始化判空稍啰嗦。
常见误写：
- 写成
min(x, self._stack[-1][1])却没处理空栈——触发IndexError: list index out of range - 把
min_so_far算成min(x, 当前全局最小)而非min(x, 上一个 min_so_far)，导致历史最小信息丢失
实际使用中容易漏掉的边界
所有实现都必须显式处理空栈调用 get_min() 或 pop() 的情况，否则抛 IndexError 或 ValueError。别指望用户永远记得先 is_empty()。
建议统一策略：
-
get_min()在空栈时返回None或抛ValueError("empty stack")，不要静默返回错误值 -
pop()和top()同理，不建议返回哨兵值（比如 -1），容易掩盖逻辑 bug - 如果业务场景确定不会空栈访问，至少加
assert self._stack，比裸奔强
最麻烦的其实是测试：得覆盖重复最小值、递减序列、先增后减、空栈访问这些 case，少一个就可能线上崩。
