Day59

下一个更大元素II

503. 下一个更大元素 II - 力扣（LeetCode）

题目

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

思路

本题要循环数组

查找元素右边最大值，使用单调递增栈（从栈口到栈底）

代码

class Solution {public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {int len = nums.length;int res[] = new int[len];Arrays.fill(res, -1);LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();stack.push(0);for(int i = 1; i < len * 2; i++){if(nums[stack.peek() % len] > nums[i % len]) stack.push(i);else if(nums[stack.peek() % len] == nums[i % len]) stack.push(i);else {while(!stack.isEmpty() && nums[stack.peek() % len] < nums[i % len]){res[stack.peek() % len] = nums[i % len];stack.pop();}stack.push(i);}}return res;}
}

接雨水

42. 接雨水 - 力扣（LeetCode）

题目

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

思路

只写了单调栈，其他方法（双指针，动态规划）看

代码随想录 (programmercarl.com)

准备工作

那么本题使用单调栈有如下几个问题：

• 首先单调栈是按照行方向来计算雨水
• 使用单调栈内元素的顺序

从栈头（元素从栈头弹出）到栈底的顺序应该是从小到大的顺序。

因为一旦发现添加的柱子高度大于栈头元素了，此时就出现凹槽了，栈头元素就是凹槽底部的柱子，栈头第二个元素就是凹槽左边的柱子，而添加的元素就是凹槽右边的柱子。

• 遇到相同高度的柱子怎么办。

遇到相同的元素，更新栈内下标，就是将栈里元素（旧下标）弹出，将新元素（新下标）加入栈中。

因为我们要求宽度的时候 如果遇到相同高度的柱子，需要使用最右边的柱子来计算宽度。

• 栈里要保存什么数值

使用单调栈，也是通过 长 * 宽 来计算雨水面积的。

长就是通过柱子的高度来计算，宽是通过柱子之间的下标来计算，

那么栈里有没有必要存一个pair<int, int>类型的元素，保存柱子的高度和下标呢。

其实不用，栈里就存放下标就行，想要知道对应的高度，通过height[stack.top()] 就知道弹出的下标对应的高度了。

单调栈处理逻辑

以下逻辑主要就是三种情况

• 情况一：当前遍历的元素（柱子）高度小于栈顶元素的高度 height[i] < height[st.top()]
  • 如果当前遍历的元素（柱子）高度小于栈顶元素的高度，就把这个元素加入栈中，因为栈里本来就要保持从小到大的顺序（从栈头到栈底）。

if(height[i] < height[stack.peek()]) stack.push(i)

• 情况二：当前遍历的元素（柱子）高度等于栈顶元素的高度 height[i] == height[st.top()]
  • 如果当前遍历的元素（柱子）高度等于栈顶元素的高度，要跟更新栈顶元素，因为遇到相相同高度的柱子，需要使用最右边的柱子来计算宽度。

if(height[i] == height[stack.peek()]){stack.pop();stack.push(i);
}

• 情况三：当前遍历的元素（柱子）高度大于栈顶元素的高度 height[i] > height[st.top()]
  • 如果当前遍历的元素（柱子）高度大于栈顶元素的高度，此时就出现凹槽了

那么雨水高度是 min(凹槽左边高度, 凹槽右边高度) - 凹槽底部高度，代码为：int h = min(height[st.top()], height[i]) - height[mid];

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），代码为：int w = i - st.top() - 1 ;

当前凹槽雨水的体积就是：h * w。

while(!stack.isEmpty() && height[i] > height[stack.peek()]){int mid = stack.peek();stack.pop();if(!stack.isEmpty()){int h = Math.min(height[stack.peek()], height[i]) - height[mid];int w = i - stack.peek() - 1; // 注意减一，只求中间宽度sum += w * h;}
}
stack.push(i);

代码

class Solution {public int trap(int[] height) {if (height.length <= 2) return 0;int sum = 0;LinkedList<Integer> stack = new LinkedList<>();stack.push(0);for(int i = 1; i < height.length; i++){if(height[i] < height[stack.peek()]){stack.push(i);}else if(height[i] == height[stack.peek()]){stack.pop();stack.push(i);}else {while(!stack.isEmpty() && height[i] > height[stack.peek()]){int mid = stack.peek();stack.pop();if(!stack.isEmpty()){int h = Math.min(height[stack.peek()], height[i]) - height[mid];int w = i - stack.peek() - 1; // 注意减一，只求中间宽度sum += w * h;}}stack.push(i);}}return sum;}
}