目录
一、做题心得
二、题目与题解
题目一:739. 每日温度
题目链接
题解1:暴力--超时
题解2:单调栈
题目二:496.下一个更大元素 I
题目链接
题解:单调栈+哈希
题目三:503.下一个更大元素II
题目链接
题解:单调栈
三、小结
一、做题心得
刚结束了动态规划的练习,今天来到了单调栈。对于栈这一数据结构,之前有和队列放在一起进行过相关习题的练习和打卡,总体来说,难度不算大,倒像是一些模板以及经验的积累。今天通过打卡单调栈的经典例题,来探索一下单调栈的应用。
直接开始今天的内容。
二、题目与题解
题目一:739. 每日温度
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739. 每日温度 - 力扣(LeetCode)
给定一个整数数组
temperatures
,表示每天的温度,返回一个数组answer
,其中answer[i]
是指对于第i
天,下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高,请在该位置用0
来代替。示例 1:
输入:temperatures
= [73,74,75,71,69,72,76,73] 输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]示例 2:
输入: temperatures = [30,40,50,60] 输出: [1,1,1,0]示例 3:
输入: temperatures = [30,60,90] 输出: [1,1,0]提示:
1 <= temperatures.length <= 105
30 <= temperatures[i] <= 100
题解1:暴力--超时
无需多言,不推荐。
题解2:单调栈
这算是单调栈最经典的应用了。
对于这一类问题,要求你得出下一个更大的元素,首先就要想到单调栈。
通过将当前元素与栈顶元素比较,当出现比栈顶元素大的元素,统计结果并进行出栈操作。每次循环都要进行进栈操作,不断更新栈顶元素。
需要注意的是,统计的结果是两者之间的天数差。
代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& temperatures) {
int n = temperatures.size();
stack<int> st; //递减栈:每当遇到一个比栈顶索引对应的气温更高的气温时,就会进行出栈操作,直到栈为空或者栈顶元素对应的气温不再小于当前气温
vector<int> ans(n, 0);
for (int i = 0; i < n; i++) {
while (!st.empty() && temperatures[i] > temperatures[st.top()]) { //当栈不为空,且当前气温大于栈顶索引对应的气温时
ans[st.top()] = i - st.top(); //计算天数差,并将其存储在结果向量的对应位置
st.pop(); //弹出栈顶元素,因为我们已经找到了气温比它更高的位置--此时栈为空,跳出while循环
}
st.push(i); //将当前索引压入栈中
}
return ans;
}
};
题目二:496.下一个更大元素 I
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496. 下一个更大元素 I - 力扣(LeetCode)
nums1
中数字x
的 下一个更大元素 是指x
在nums2
中对应位置 右侧 的 第一个 比x
大的元素。给你两个 没有重复元素 的数组
nums1
和nums2
,下标从 0 开始计数,其中nums1
是nums2
的子集。对于每个
0 <= i < nums1.length
,找出满足nums1[i] == nums2[j]
的下标j
,并且在nums2
确定nums2[j]
的 下一个更大元素 。如果不存在下一个更大元素,那么本次查询的答案是-1
。返回一个长度为
nums1.length
的数组ans
作为答案,满足ans[i]
是如上所述的 下一个更大元素 。示例 1:
输入:nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2]. 输出:[-1,3,-1] 解释:nums1 中每个值的下一个更大元素如下所述: - 4 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,3,4,2]。不存在下一个更大元素,所以答案是 -1 。 - 1 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,3,4,2]。下一个更大元素是 3 。 - 2 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,3,4,2]。不存在下一个更大元素,所以答案是 -1 。示例 2:
输入:nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4]. 输出:[3,-1] 解释:nums1 中每个值的下一个更大元素如下所述: - 2 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,2,3,4]。下一个更大元素是 3 。 - 4 ,用加粗斜体标识,nums2 = [1,2,3,4]。不存在下一个更大元素,所以答案是 -1 。提示:
1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <= 104
nums1
和nums2
中所有整数 互不相同nums1
中的所有整数同样出现在nums2
中
题解:单调栈+哈希
个人感觉这道题还是挺有难度的。
我们需要知道如何找到 num1 和 nums2对应元素的位置:这里采用哈希表存储nums1中元素及其对应的下标。通过哈希表,我们在遍历 nums2 的过程中,可以判断并找到 nums2 中元素在 nums1中对应的位置,在这里,我们将其下标记作 index。
其他就和上边的题基本一致,通过单调栈找到下一个更大的元素即可,这里需要注意的是:我们需要将下一个更大元素的值存入结果数组。
代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int m = nums2.size();
stack<int> st;
vector<int> ans(n, -1); //全部初始化为-1,这样直接考虑不存在更大元素的情况
if (n == 0) {
return ans;
}
unordered_map<int, int> hash; //哈希表:用于存储nums1中元素及其对应的下标--key:下标元素,value:下标
for (int i = 0; i < n; i++) {
hash[nums1[i]] = i;
}
st.push(0); //在遍历数组nums2之前,先将第一个元素的下标0放入栈中
for (int i = 1; i < m; i++) { //遍历数组nums2
while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
if (hash.count(nums2[st.top()]) > 0) { //看hash里是否存在这个元素nums2[st.top()]
int index = hash[nums2[st.top()]]; //根据hash找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下标
ans[index] = nums2[i]; //将找到的更大元素赋值给结果数组
}
st.pop(); //弹出栈顶元素
}
st.push(i); //将当前元素的下标压入栈中
}
return ans;
}
};
题目三:503.下一个更大元素II
题目链接
503. 下一个更大元素 II - 力扣(LeetCode)
给定一个循环数组
nums
(nums[nums.length - 1]
的下一个元素是nums[0]
),返回nums
中每个元素的 下一个更大元素 。数字
x
的 下一个更大的元素 是按数组遍历顺序,这个数字之后的第一个比它更大的数,这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在,则输出-1
。示例 1:
输入: nums = [1,2,1] 输出: [2,-1,2] 解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2; 数字 2 找不到下一个更大的数; 第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索,结果也是 2。示例 2:
输入: nums = [1,2,3,4,3] 输出: [2,3,4,-1,4]提示:
1 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
题解:单调栈
这题和打卡的第一题 739. 每日温度 - 力扣(LeetCode) 很相似。
这题的关键:本题可以循环地搜索它的下一个更大的数。如何表现出循环的搜索呢?我们可以通过取模的方式,跳过一轮 -- 但是这里需要注意的是,我们循环的范围也得翻一倍,这样才能涵盖循环一轮的全部元素。
代码如下:
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<int> ans(n, -1);
stack<int> st;
for (int i = 0; i < 2*n; i++) {
while (!st.empty() && nums[i % n] > nums[st.top()]) {
ans[st.top()] = nums[i % n];
st.pop();
}
st.push(i % n); //注意:只有第一次遇到该元素时才将其下标压入栈
}
return ans;
}
};
三、小结
对于解决这种寻找下一个更大元素的题目,首先就要想到单调栈的解决方法,通过栈的特性:单调栈中的元素是按照某种单调性(单调递增或单调递减)排列的 -- 我们通常使用一个单调递减栈解决问题。
今天的打卡到此结束,后边会继续加油!