描述

请根据每日 气温 列表 temperatures ，请计算在每一天需要等几天才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。

示例

示例1：

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

示例2：

输入: temperatures = [30,40,50,60]
输出: [1,1,1,0]

示例3：

输入: temperatures = [30,60,90]
输出: [1,1,0]

提示

  • 1 <= temperatures.length <= 105
  • 30 <= temperatures[i] <= 100

解题思路

可以维护一个存储下标的单调栈，从栈底到栈顶的下标对应的温度列表中的温度依次递减。如果一个下标在单调栈里，则表示尚未找到下一次温度更高的下标。

正向遍历温度列表。对于温度列表中的每个元素 temperatures[i]，如果栈为空，则直接将 i 进栈，如果栈不为空，则比较栈顶元素 prevIndex 对应的温度 temperatures[prevIndex] 和当前温度temperatures[i]，如果 temperatures[i] > temperatures[prevIndex]，则将 prevIndex 移除，并将 prevIndex 对应的等待天数赋为 i - prevIndex，重复上述操作直到栈为空或者栈顶元素对应的温度小于等于当前温度，然后将 i 进栈。

由于单调栈满足从栈底到栈顶元素对应的温度递减，因此每次有元素进栈时，会将温度更低的元素全部移除，并更新出栈元素对应的等待天数，这样可以确保等待天数一定是最小的。

代码

class Solution {
    public int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) {
        int length = temperatures.length;
        int[] ans = new int[length];
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<Integer>();
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int temperature = temperatures[i];
            while (!stack.isEmpty() && temperature > temperatures[stack.peek()]) {
                int prevIndex = stack.pop();
                ans[prevIndex] = i - prevIndex;
            }
            stack.push(i);
        }
        return ans;
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：O(n)，其中 n 是温度列表的长度。正向遍历温度列表一遍，对于温度列表中的每个下标，最多有一次进栈和出栈的操作。
空间复杂度：O(n)，其中 n 是温度列表的长度。需要维护一个单调栈存储温度列表中的下标。