【简单题】（暴力遍历法很简单）但是时间复杂度很高，n的立方级别了。。。

代码：

class Solution {
public:
    vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        vector<int> ans;	// 存放结果
        for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
            int t = nums1[i];	// 暂存要查找的值
            for (int j = 0; j < nums2.size(); j++) {	// 在nums2中找与t相等的值
                if (nums2[j] == t) {	// 如果找到相等的值，就往后找第一个比他大的
                    int k;
                    for (k = j + 1; k < nums2.size(); k++) {
                        if (nums2[k] > t) {	// 找到第一个比它大的元素，压入该元素入栈
                            ans.push_back(nums2[k]);
                            break;
                        }
                    }
                    if (k == nums2.size()) {	// 遍历完nums2数组，没有找到比它大的元素。压入 -1 入栈
                        ans.push_back(-1);
                    }
                }
            }
        }
        return ans;
    }
};

运行结果：

 

进阶方法：

进阶：你可以设计一个时间复杂度为 O(nums1.length + nums2.length) 的解决方案吗？

答案思路：【单调栈】

怎么样才能使得 用 nums1中的元素去 nums2中查找的时候，能够很快的不用遍历就可以查到第一个比它大的元素呢？

先预处理 num2，使得对于他的每个元素，用一个哈希表来存储第一个比他大的元素的映射。

步骤（参考leetcode官方题解）

遍历完之后 hashmap 中存储的键值对如下所示：

 

自己的话总结：

从后往前遍历（当前值为t），如果栈中的值比 t 小，则出栈到没有比它小 或 栈空位置。然后设置哈希映射，键为 t，值为 栈顶元素。然后将该元素入栈。直到遍历完第一个元素。

这样，对于 nums2中的每一个元素，在hashmap中都存储了 第一个比他大的元素 的映射。

注意：

使用 unordered_map 时，要引入库文件：#include <unordered_map>

代码：

class Solution {
public:
    vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        unordered_map<int, int> mp;	// 设置哈希表
        stack<int> st;	 // 栈

        for (int i = nums2.size() - 1; i >= 0; i--) {	// 从后往前遍历 nums2
            int t = nums2[i];
            while (!st.empty() && t > st.top())		// 如果栈非空的条件下，当前值 > 栈顶元素，就出栈
                st.pop();
            if (st.empty()) {	// 如果栈为空，说明在该数组中，该元素没有第一个比它大的元素，设置它的映射值为 -1
                mp[t] = -1;
            }
            else {
                mp[t] = st.top();	// 如果栈非空，那么该元素的哈希映射值为 栈顶元素。
            }
            st.push(t);	
        }

        vector<int> ans;
        for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
            ans.push_back(mp[nums1[i]]);
        }
        return ans;
    }
};