单调栈
496. 下一个更大元素 I
503. 下一个更大元素 II
739. 每日温度
6227. 下一个更大元素 IV
模版归纳
「单调栈」顾名思义就是具有单调性的栈结构,一般常用于找到下一个更大的元素,即当前元素右侧第一个更大的元素
看下面一个例子:2 1 2 4 3
我们只看得到比我们更高的元素,所以比我们矮的元素就无关紧要
下面给出「单调栈」的模版:
int[] nextGreaterElement(int[] nums) {
int n = nums.length;
// 存放答案的数组
int[] res = new int[n];
Stack<Integer> s = new Stack<>();
// 倒着往栈里放
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
// 判定个子高矮
while (!s.isEmpty() && s.peek() <= nums[i]) {
// 矮个起开,反正也被挡着了
s.pop();
}
// nums[i] 身后的更大元素
res[i] = s.isEmpty() ? -1 : s.peek();
s.push(nums[i]);
}
return res;
}
现在给几个变形
如果我们现在需要找到下一个大于等于的元素,怎么办?很简单只需要修改一个地方即可:
// 注意:我们把 s.peek() == nums[i] 的元素留下了
while (!s.isEmpty() && s.peek() < nums[i]) {
// 矮个起开,反正也被挡着了
s.pop();
}
如果我们现在需要找到下一个更小的元素,怎么办?很简单只需要修改一个地方即可:
while (!s.isEmpty() && s.peek() >= nums[i]) {
// 高个起开,太碍眼了
s.pop();
}
如果我们现在需要找到上一个更大的元素,怎么办?很简单只需要变换一下遍历顺序即可:
// 正着往栈里放
for (int i = 0; i < n; i++) {
// 其他逻辑不变
}
题目实战
上面给出了「单调栈」的模版以及几种不同的变形,下面来几道题目练练手!!
下一个更大元素 I
题目详情可见 下一个更大元素 I
这个题目基本上就是一个模版题,处理上用到了一个小技巧
由于nums1
是nums2
的子集,所以我们先求出nums2
的所有下一个更大元素,用Map
映射保存一下即可
public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) {
Map<Integer, Integer> greaterMap = new HashMap<>();
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
for (int i = nums2.length - 1; i >= 0; i--) {
while (!stack.isEmpty() && stack.peek() <= nums2[i]) stack.pop();
// 保存 nums2[i] 下一个更大元素
greaterMap.put(nums2[i], stack.isEmpty() ? -1 : stack.peek());
stack.push(nums2[i]);
}
int[] res = new int[nums1.length];
// 寻找 nums1 中元素在 nums2 中的下一个更大元素
for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
res[i] = greaterMap.get(nums1[i]);
}
return res;
}
下一个更大元素 II
题目详情可见 下一个更大元素 II
这个问题加入了一个循环数组的概念,我们处理的方法就是利用 2 倍的数组即可
为了节约空间,我们可以利用「模运算」实现 2 倍数组的效果,而不需要单独开辟空间
public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {
int n = nums.length;
int[] res = new int[n];
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
for (int i = 2 * n - 1; i >= 0; i--) {
while (!stack.isEmpty() && stack.peek() <= nums[i % n]) stack.pop();
res[i % n] = stack.isEmpty() ? -1 : stack.peek();
stack.push(nums[i % n]);
}
return res;
}
每日温度
题目详情可见 每日温度
这个问题需要让我们求与下一个更大元素的间隔,所以我们稍微转变一下栈中存储的内容即可
模版中存储的内容为num[i]
,这样就损失了下一个更大元素的位置信息。如果我们改为存储「下标」,既保留了位置信息,也可以通过下标获得值
public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
int[] res = new int[temperatures.length];
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
for (int i = temperatures.length - 1; i >= 0; i--) {
while (!stack.isEmpty() && temperatures[stack.peek()] <= temperatures[i]) stack.pop();
res[i] = stack.isEmpty() ? 0 : stack.peek() - i;
stack.push(i);
}
return res;
}
下一个更大元素 IV
题目详情可见 下一个更大元素 IV
这个题目更形象的名字应该是:下下个更大的元素
public int[] secondGreaterElement(int[] nums) {
int n = nums.length;
int[] ans = new int[n];
Arrays.fill(ans, -1);
// s1 用来存储还没有遇到「比它大的下一个元素」的元素
Deque<Integer> s1 = new ArrayDeque<>();
// s2 用来存储遇到一个「比它大的下一个元素」的元素
Deque<Integer> s2 = new ArrayDeque<>();
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
// 如果 s2 中有比 nums[i] 小的元素,说明 nums[i] 就是该元素的下下个更大的元素
while (!s2.isEmpty() && nums[i] > nums[s2.peek()]) ans[s2.poll()] = nums[i];
Deque<Integer> t = new ArrayDeque<>();
// 如果 s1 中有比 nums[i] 小的元素,说明该元素遇到了一个「比它大的下一个元素」的元素,移到 s2 中
// 注意:需要按顺序移动!!比如在 s1 中的顺序是 a1 a2 a3,那么移到 s2 中的存储顺序也应该 a1 a2 a3
// 所以这里借助另外一个栈来中转一下,不然顺序会反转
while (!s1.isEmpty() && nums[i] > nums[s1.peek()]) t.push(s1.poll());
s1.push(i);
while (!t.isEmpty()) s2.push(t.poll());
}
return ans;
}
其实除了用两个栈,还可以用两个堆来实现,堆比栈更好理解,但是原理都是一样的!
public int[] secondGreaterElement(int[] nums) {
int n = nums.length;
int[] ans = new int[n];
Arrays.fill(ans, -1);
// 小根堆
Queue<Integer> q1 = new PriorityQueue<>((a, b) -> nums[a] - nums[b]);
Queue<Integer> q2 = new PriorityQueue<>((a, b) -> nums[a] - nums[b]);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int x = nums[i];
while (!q2.isEmpty() && nums[q2.peek()] < x) ans[q2.poll()] = x;
while (!q1.isEmpty() && nums[q1.peek()] < x) q2.offer(q1.poll());
q1.offer(i);
}
return ans;
}
引用
- https://lfool.github.io/LFool-Notes/algorithm/%E5%8D%95%E8%B0%83%E6%A0%88.html