739. 每日温度
请根据每日 气温 列表，重新生成一个列表。对应位置的输出为：要想观测到更高的气温，至少需要等待的天数。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。
例如，给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]，你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]。
提示：气温 列表长度的范围是 [1, 30000]。每个气温的值的均为华氏度，都是在 [30, 100] 范围内的整数
python
class Solution:
def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]:
answer = [0]*len(temperatures)
stack = [0]
for i in range(1,len(temperatures)):
# 情况一和情况二
if temperatures[i]<=temperatures[stack[-1]]:
stack.append(i)
# 情况三
else:
while len(stack) != 0 and temperatures[i]>temperatures[stack[-1]]:
answer[stack[-1]]=i-stack[-1]
stack.pop()
stack.append(i)
return answer496.下一个更大元素 I
给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ，其中nums1 是 nums2 的子集。
请你找出 nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。
nums1 中数字 x 的下一个更大元素是指 x 在 nums2 中对应位置的右边的第一个比 x 大的元素。如果不存在，对应位置输出 -1 。
示例 1:
输入: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2].
输出: [-1,3,-1]
解释:
对于 num1 中的数字 4 ，你无法在第二个数组中找到下一个更大的数字，因此输出 -1 。
对于 num1 中的数字 1 ，第二个数组中数字1右边的下一个较大数字是 3 。
对于 num1 中的数字 2 ，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出 -1 。
示例 2:
输入: nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4].
输出: [3,-1]
解释:
对于 num1 中的数字 2 ，第二个数组中的下一个较大数字是 3 。
对于 num1 中的数字 4 ，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出-1 。
提示：
1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^4
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
python
class Solution:
def nextGreaterElement(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
result = [-1]*len(nums1)
stack = [0]
for i in range(1,len(nums2)):
# 情况一情况二
if nums2[i]<=nums2[stack[-1]]:
stack.append(i)
# 情况三
else:
while len(stack)!=0 and nums2[i]>nums2[stack[-1]]:
if nums2[stack[-1]] in nums1:
index = nums1.index(nums2[stack[-1]])
result[index]=nums2[i]
stack.pop()
stack.append(i)
return result503.下一个更大元素II
给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出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: [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。
提示:
1 <= nums.length <= 10^4
-10^9 <= nums[i] <= 10^9
python
# 方法 1:
class Solution:
def nextGreaterElements(self, nums: List[int]) -> List[int]:
dp = [-1] * len(nums)
stack = []
for i in range(len(nums)*2):
while(len(stack) != 0 and nums[i%len(nums)] > nums[stack[-1]]):
dp[stack[-1]] = nums[i%len(nums)]
stack.pop()
stack.append(i%len(nums))
return dp
# 方法 2:
class Solution:
def nextGreaterElement(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:
stack = []
# 创建答案数组
ans = [-1] * len(nums1)
for i in range(len(nums2)):
while len(stack) > 0 and nums2[i] > nums2[stack[-1]]:
# 判断 num1 是否有 nums2[stack[-1]]。如果没有这个判断会出现指针异常
if nums2[stack[-1]] in nums1:
# 锁定 num1 检索的 index
index = nums1.index(nums2[stack[-1]])
# 更新答案数组
ans[index] = nums2[i]
# 弹出小元素
# 这个代码一定要放在 if 外面。否则单调栈的逻辑就不成立了
stack.pop()
stack.append(i)
return ans2. 接雨水
力扣题目链接(opens new window)
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。
示例 1：
输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
输出：6
解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。
示例 2：
输入：height = [4,2,0,3,2,5]
输出：9
python
暴力解法：
class Solution:
def trap(self, height: List[int]) -> int:
res = 0
for i in range(len(height)):
if i == 0 or i == len(height)-1: continue
lHight = height[i-1]
rHight = height[i+1]
for j in range(i-1):
if height[j] > lHight:
lHight = height[j]
for k in range(i+2,len(height)):
if height[k] > rHight:
rHight = height[k]
res1 = min(lHight,rHight) - height[i]
if res1 > 0:
res += res1
return res
双指针：
class Solution:
def trap(self, height: List[int]) -> int:
leftheight, rightheight = [0]*len(height), [0]*len(height)
leftheight[0]=height[0]
for i in range(1,len(height)):
leftheight[i]=max(leftheight[i-1],height[i])
rightheight[-1]=height[-1]
for i in range(len(height)-2,-1,-1):
rightheight[i]=max(rightheight[i+1],height[i])
result = 0
for i in range(0,len(height)):
summ = min(leftheight[i],rightheight[i])-height[i]
result += summ
return result
单调栈
class Solution:
def trap(self, height: List[int]) -> int:
# 单调栈
'''
单调栈是按照 行 的方向来计算雨水
从栈顶到栈底的顺序：从小到大
通过三个元素来接水：栈顶，栈顶的下一个元素，以及即将入栈的元素
雨水高度是 min(凹槽左边高度, 凹槽右边高度) - 凹槽底部高度
雨水的宽度是 凹槽右边的下标 - 凹槽左边的下标 - 1（因为只求中间宽度）
'''
# stack储存index，用于计算对应的柱子高度
stack = [0]
result = 0
for i in range(1, len(height)):
# 情况一
if height[i] < height[stack[-1]]:
stack.append(i)
# 情况二
# 当当前柱子高度和栈顶一致时，左边的一个是不可能存放雨水的，所以保留右侧新柱子
# 需要使用最右边的柱子来计算宽度
elif height[i] == height[stack[-1]]:
stack.pop()
stack.append(i)
# 情况三
else:
# 抛出所有较低的柱子
while stack and height[i] > height[stack[-1]]:
# 栈顶就是中间的柱子：储水槽，就是凹槽的地步
mid_height = height[stack[-1]]
stack.pop()
if stack:
right_height = height[i]
left_height = height[stack[-1]]
# 两侧的较矮一方的高度 - 凹槽底部高度
h = min(right_height, left_height) - mid_height
# 凹槽右侧下标 - 凹槽左侧下标 - 1: 只求中间宽度
w = i - stack[-1] - 1
# 体积：高乘宽
result += h * w
stack.append(i)
return result
# 单调栈压缩版
class Solution:
def trap(self, height: List[int]) -> int:
stack = [0]
result = 0
for i in range(1, len(height)):
while stack and height[i] > height[stack[-1]]:
mid_height = stack.pop()
if stack:
# 雨水高度是 min(凹槽左侧高度, 凹槽右侧高度) - 凹槽底部高度
h = min(height[stack[-1]], height[i]) - height[mid_height]
# 雨水宽度是 凹槽右侧的下标 - 凹槽左侧的下标 - 1
w = i - stack[-1] - 1
# 累计总雨水体积
result += h * w
stack.append(i)
return result84.柱状图中最大的矩形
力扣题目链接(opens new window)
给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。
求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。
1 <= heights.length <=10^5
0 <= heights[i] <= 10^4
python
# 暴力解法（leetcode超时）
class Solution:
def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
# 从左向右遍历：以每一根柱子为主心骨（当前轮最高的参照物），迭代直到找到左侧和右侧各第一个矮一级的柱子
res = 0
for i in range(len(heights)):
left = i
right = i
# 向左侧遍历：寻找第一个矮一级的柱子
for _ in range(left, -1, -1):
if heights[left] < heights[i]:
break
left -= 1
# 向右侧遍历：寻找第一个矮一级的柱子
for _ in range(right, len(heights)):
if heights[right] < heights[i]:
break
right += 1
width = right - left - 1
height = heights[i]
res = max(res, width * height)
return res
# 双指针
class Solution:
def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
size = len(heights)
# 两个DP数列储存的均是下标index
min_left_index = [0] * size
min_right_index = [0] * size
result = 0
# 记录每个柱子的左侧第一个矮一级的柱子的下标
min_left_index[0] = -1 # 初始化防止while死循环
for i in range(1, size):
# 以当前柱子为主心骨，向左迭代寻找次级柱子
temp = i - 1
while temp >= 0 and heights[temp] >= heights[i]:
# 当左侧的柱子持续较高时，尝试这个高柱子自己的次级柱子（DP
temp = min_left_index[temp]
# 当找到左侧矮一级的目标柱子时
min_left_index[i] = temp
# 记录每个柱子的右侧第一个矮一级的柱子的下标
min_right_index[size-1] = size # 初始化防止while死循环
for i in range(size-2, -1, -1):
# 以当前柱子为主心骨，向右迭代寻找次级柱子
temp = i + 1
while temp < size and heights[temp] >= heights[i]:
# 当右侧的柱子持续较高时，尝试这个高柱子自己的次级柱子（DP
temp = min_right_index[temp]
# 当找到右侧矮一级的目标柱子时
min_right_index[i] = temp
for i in range(size):
area = heights[i] * (min_right_index[i] - min_left_index[i] - 1)
result = max(area, result)
return result
# 单调栈
class Solution:
def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
# Monotonic Stack
'''
找每个柱子左右侧的第一个高度值小于该柱子的柱子
单调栈：栈顶到栈底：从大到小（每插入一个新的小数值时，都要弹出先前的大数值）
栈顶，栈顶的下一个元素，即将入栈的元素：这三个元素组成了最大面积的高度和宽度
情况一：当前遍历的元素heights[i]大于栈顶元素的情况
情况二：当前遍历的元素heights[i]等于栈顶元素的情况
情况三：当前遍历的元素heights[i]小于栈顶元素的情况
'''
# 输入数组首尾各补上一个0（与42.接雨水不同的是，本题原首尾的两个柱子可以作为核心柱进行最大面积尝试
heights.insert(0, 0)
heights.append(0)
stack = [0]
result = 0
for i in range(1, len(heights)):
# 情况一
if heights[i] > heights[stack[-1]]:
stack.append(i)
# 情况二
elif heights[i] == heights[stack[-1]]:
stack.pop()
stack.append(i)
# 情况三
else:
# 抛出所有较高的柱子
while stack and heights[i] < heights[stack[-1]]:
# 栈顶就是中间的柱子，主心骨
mid_index = stack[-1]
stack.pop()
if stack:
left_index = stack[-1]
right_index = i
width = right_index - left_index - 1
height = heights[mid_index]
result = max(result, width * height)
stack.append(i)
return result
# 单调栈精简
class Solution:
def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int:
heights.insert(0, 0)
heights.append(0)
stack = [0]
result = 0
for i in range(1, len(heights)):
while stack and heights[i] < heights[stack[-1]]:
mid_height = heights[stack[-1]]
stack.pop()
if stack:
# area = width * height
area = (i - stack[-1] - 1) * mid_height
result = max(area, result)
stack.append(i)
return result