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中等
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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
思路和解题方法
在这个函数中,首先创建了一个栈
st
用于存储数组t
的索引,同时初始化了一个与数组t
大小相同的结果数组ans
,初始值全部为 0。接下来,从数组
t
的第二个元素开始遍历,对于每个元素,如果它的温度小于等于栈顶元素对应的温度,就将其索引压入栈中;否则,需要找到对应栈顶元素的下一个更暖和的温度。在这种情况下,通过一个循环不断弹出栈顶元素,直到找到比当前元素温度高的位置,更新结果数组ans
中对应位置的值为当前索引与栈顶索引的差值,然后将当前索引压入栈中。最后,返回结果数组
ans
。当使用单调栈时,我们希望能够维护一个递减(对于寻找下一个更高温度的问题)或者递增(对于寻找下一个更低温度的问题)的栈。在这个特定的问题中,我们使用的是递减栈。
具体来说,对于给定的温度列表 t,我们将遍历列表,如果当前温度小于等于栈顶元素对应的温度,就将当前温度的索引压入栈中,因为当前温度并不会使得栈顶元素变得更暖和。一旦遇到一个比栈顶温度更高的温度,我们就找到了栈顶元素需要等待的天数,因此我们将栈顶元素依次弹出,并更新它们所需要等待的天数。
通过这种方式,我们可以利用单调栈的性质,高效地找到每个元素需要等待多久才会有更暖和的温度的天数。
因此,单调栈在解决这类问题时非常高效,可以在一次线性扫描中找到解决方案,时间复杂度为 O(n)。
复杂度
时间复杂度:
O(n)
时间复杂度为 O(n),其中 n 是输入数组 t 的长度。这是因为我们最多对数组 t 中的每个元素进行一次入栈和一次出栈操作,而每次操作的时间复杂度都是 O(1)。
空间复杂度
O(n)
空间复杂度为 O(n),主要是由栈和结果数组所占用的空间决定的,它们的大小都与输入数组 t 的长度成线性关系。
c++ 代码
cpp
class Solution {
public:
// 函数功能:返回每日温度列表 t 中,需要等待多久才会有更暖和的温度的天数
vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& t) {
stack<int> st; // 用栈来存储温度列表 t 的索引
vector<int> ans(t.size(), 0); // 初始化一个与 t 大小相同的结果向量,初始值为 0
st.push(0); // 将第一天的索引压入栈中
for (int i = 1; i < t.size(); i++) {
if (t[i] <= t[st.top()]) // 如果当前温度小于等于栈顶元素对应的温度
st.push(i); // 将当前索引压入栈中
else {
while (!st.empty() && t[i] > t[st.top()]) { // 当栈不为空且当前温度大于栈顶元素对应的温度
ans[st.top()] = i - st.top(); // 更新结果向量中栈顶索引对应的值为当前索引与栈顶索引的差值
st.pop(); // 弹出栈顶元素
}
st.push(i); // 将当前索引压入栈中
}
}
return ans; // 返回结果向量
}
};
Java代码
java
class Solution {
public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
int lens = temperatures.length; // 获取温度数组的长度
int[] res = new int[lens]; // 初始化结果数组
Deque<Integer> stack = new LinkedList<>(); // 创建一个栈来保存温度数组的索引
for (int i = 0; i < lens; i++) { // 遍历温度数组
while (!stack.isEmpty() && temperatures[i] > temperatures[stack.peek()]) { // 如果栈不为空且当前温度大于栈顶温度
res[stack.peek()] = i - stack.peek(); // 更新栈顶温度对应的等待天数
stack.pop(); // 弹出栈顶温度
}
stack.push(i); // 将当前温度的索引压入栈中
}
return res; // 返回结果数组
}
}
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