Leetcode hot100 每日温度【中等】

法（一）动态规划

直觉就是用动态规划。既然是动态规划，分两步，第一步是定义dp问题，第二步是推导dp公式。

step01 : 定义dp问题。很简单，刚刚好就是原题要的逻辑。dp $i$ 记录第一个比第i天高的温度要往后数几天。

**step02：**dp公式怎么推呢？找几个温度，脑子演练一下，就推出来了。

比如这个例子：

$78,76,73,74,75,77$ $0, 4, 1, 1, 1, 0$

76如何得出4？就能拼出dp $i$ =(j-i)，以及下标的传递逻辑j=j+dp $j$ ;

78如何得出0？

假如今天是第i天，首先大的值肯定在后面对吧，那么最先遍历的肯定是第i+1天，如果第i+1天就比第i天高，那么dp $i$ =(i+1)-i=1，不用往后找了。如果低于或等于呢？那下一个要比对的不是i+2，而是去对比第一个比第i+1天温度高 的，也就是第i+1+dp $i$ 天，同时也是第i天后面所有温度里第一个比第i+1天高的，这样想就明白了------不会"跳过去第1高的去找第2高的"。如果传递式寻找的过程中遇到了dp $j$ =0，那么不用往下传递了，dp $i$ =0。

java 复制代码

class Solution {
    public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        //初始化
        int[] dp=new int[temperatures.length];
        dp[temperatures.length-1]=0;

        for(int i=temperatures.length-2;i>=0;i--){
            int j=i+1;  //从i+1天开始尝试找下一个最大值
            while(j<=temperatures.length-1){
                //1.=====第j日的温度>第i日的温度，相当于找到了
                if(temperatures[j]>temperatures[i]){ //找到了，退出循环
                    dp[i]=(j-i);
                    break; 

                //2.=====第j日的温度<=第i日的温度
                }else{
                    //2.1 =====第j日以后没有更高的温度了
                    if(dp[j]==0){ //确认找不到了，退出循环
                        dp[i]=0;
                        break;
                    }
                    //2.2 ======第j日以后还有更高的温度
                    j=j+dp[j];  //下标：传递式寻找，类似于"依赖的依赖"
                }
            }
        }
            return dp;
    }
}

法（二）单调栈

这个题在leetcode被划入了单调栈的分类里，所以借此机会学一下单调栈。

单调栈 = 始终保持栈内元素单调递增或单调递减的栈。

单调栈最大价值：快速找「左边 / 右边第一个比自己大 / 小的元素」，正好对应这个题。

单调递减栈的规则：

当前元素<=栈顶元素，满足递减，入栈

当前 元素>栈顶元素，弹出栈顶元素.继续比较下一个栈顶元素，直到栈顶元素<=当前元素或者栈空

java 复制代码

class Solution {
    public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        int length = temperatures.length;
        int[] result = new int[length];
        
        //栈里存的是temperatures的下标，而不是温度
        Deque<Integer> st = new LinkedList<>();
        //初始化
        st.push(0);
        int i=1;
        while(i<length){
            if(temperatures[i]<=temperatures[st.peek()]){
                    st.push(i);
            }else{
                while(!st.isEmpty()&&temperatures[st.peek()]<temperatures[i]){
                    int j=st.peek();
                    result[j]=i-j;
                    st.pop();
                }
                st.push(i);  
            }

            i++;
        }
        
        //最后栈里剩下的，都是没有比他们大的，挨个置0
        while(!st.isEmpty()){
            result[st.pop()]=0;
        }
        
        return result;
    }
}