LeetCode Hot100（53/100）——739. 每日温度

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一、题目简介

题目描述：

给定一个整数数组 temperatures，表示每天的温度。请返回一个数组 answer，其中 answer[i] 表示第 ( i ) 天之后，需要等待多少天 才会出现更高的温度。如果之后没有更高的温度，请置为 0。

示例：

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输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73]
输出: [1,1,4,2,1,1,0,0]

二、问题分析

对于每个温度，我们希望知道下一个更高温度出现的间隔天数。这本质上是一个**"下一个更大元素"问题**的变体。

在这里，数组的元素是温度，而"更大元素"代表"更高温度的天数"。

三、解法思路总览

每日温度
暴力解法
=> 两层循环
=> 每天向后找更高温度
=> 时间复杂度 O(n²)
单调栈解法
=> 使用栈存储索引
=> 栈保持递减温度序
=> 遇到更高温度时出栈更新结果
=> 时间复杂度 O(n)

四、暴力解法

原理

对于每一天，往后依次查看未来的几天，直到找到一个温度更高的日期，并计算等待天数。

思路示意图

是
否
第 i 天温度
从 i+1 天起开始搜索
是否出现更高温度?
记录等待天数 j - i
返回 0

Java代码实现：

java 复制代码

public int[] dailyTemperaturesBruteForce(int[] temperatures) {
    int n = temperatures.length;
    int[] res = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (temperatures[j] > temperatures[i]) {
                res[i] = j - i;
                break;
            }
        }
    }
    return res;
}

复杂度分析

指标	复杂度
时间复杂度	( O(n^2) )
空间复杂度	( O(1) )

缺点： 当数据量很大时性能极低，需要优化。

五、单调栈优化解法（推荐）

原理讲解

使用一个栈来存储尚未找到更高温度的"索引" 。

栈中的温度是自顶向下递减的 。

当我们遇到一个比栈顶温度高的温度时，就意味着栈顶对应的那一天终于"等到了更高温度"。

流程说明

假设温度数组为 [73,74,75,71,69,72,76,73]

我们逐日扫描：

第一天 73 入栈。
第二天 74 高于栈顶 73 → 出栈并更新等待天数（1天）。
继续入栈新的温度。
重复上面的过程。

最终每个出栈时，都可以知道它要等待多少天。

时序图可视化

结果栈当前日结果栈当前日 alt [当前温度更高] [当前温度不高] 比较温度更新等待天数出栈入栈索引

Java代码实现：

java 复制代码

import java.util.Stack;

public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
    int n = temperatures.length;
    int[] res = new int[n];
    Stack<Integer> stack = new Stack<>();

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        while (!stack.isEmpty() && temperatures[i] > temperatures[stack.peek()]) {
            int prevIndex = stack.pop();
            res[prevIndex] = i - prevIndex;
        }
        stack.push(i);
    }
    return res;
}

复杂度分析

指标	复杂度
时间复杂度	( O(n) ) --- 每个元素最多进出栈一次
空间复杂度	( O(n) ) --- 栈空间存储未匹配的索引

六、对比总结

解法	思路	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
暴力解法	双重遍历	O(n²)	O(1)	简单易懂	性能较差
单调栈	栈存索引递减	O(n)	O(n)	高效、最优解	逻辑稍复杂