每日温度

队列解法:(速度慢)

class Solution:
    def dailyTemperatures(self, T: List[int]) -> List[int]:
        
        len_T = len(T)
        
        from collections import deque
        
        result = deque([0])
        stack = deque([(len_T - 1, T[-1])])
        
        index = len_T - 2
        
        while(index >= 0):
            flag = True
            while(flag):
                temp = T[index]
                if temp < stack[0][1]:
                    result.appendleft(stack[0][0] - index)
                    stack.appendleft((index, temp))
                    flag = False
                else:
                    stack.popleft()
                    if not stack:
                        result.appendleft(0)
                        stack.appendleft((index, temp))
                        flag = False
            index -= 1
        
        return result
            
                    

更新了栈解法:

class Solution:
    def dailyTemperatures(self, T: List[int]) -> List[int]:
        
        len_T = len(T)
        result = [0] * len_T
        stack = []
        
        for index in range(len_T - 1, -1, -1):
            
            while stack and T[index] >= T[stack[-1]]:
                stack.pop()
            
            if not stack:
                stack.append(index)
                result[index] = 0
                continue
            result[index] = stack[-1] - index
            stack.append(index)
        
        return result

思想是列表从后往前维护一个温度递减的栈,当新的温度大于栈顶温度时弹出栈顶,直到温度小于栈顶温度或栈为空时将新温度压入。

### 单调栈算法在每日温度问题中的应用 单调栈是一种特殊的数据结构,其核心在于维护一个栈,使得栈内元素保持单调递增或单调递减的顺序[^2]。这种数据结构可以高效地解决一些特定的问题,例如求数组中每个元素的下一个更大元素、每日温度问题等[^1]。 对于每日温度问题,给定一个整数数组 `temperatures`,表示每天的温度,目标是返回一个数组 `answer`,其中 `answer[i]` 表示对于第 `i` 天,下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高,则在该位置用 `0` 来代替[^3]。 以下是使用单调栈实现每日温度问题的解决方案: ```python def dailyTemperatures(temperatures): n = len(temperatures) answer = [0] * n # 初始化结果数组 stack = [] # 单调栈,存储索引 for i, temp in enumerate(temperatures): # 当前温度比栈顶索引对应的温度高时,更新结果 while stack and temperatures[stack[-1]] < temp: prev_index = stack.pop() # 弹出栈顶索引 answer[prev_index] = i - prev_index # 计算天数差 stack.append(i) # 将当前索引入栈 return answer ``` #### 解决方案解析 1. **初始化**:创建一个长度为 `n` 的数组 `answer`,并将其所有元素初始化为 `0`。同时创建一个空栈 `stack`,用于存储温度数组的索引。 2. **遍历温度数组**:通过 `for` 循环遍历温度数组 `temperatures`,对于每个温度值 `temp` 和其索引 `i`: - 如果栈不为空且当前温度 `temp` 高于栈顶索引对应的温度,则弹出栈顶索引,并计算天数差,将结果存入 `answer` 数组中。 - 将当前索引 `i` 压入栈中。 3. **返回结果**:最终返回 `answer` 数组,其中包含了每个位置的下一个更高温度出现的天数差。 这种方法的时间复杂度为 O(n),因为每个索引最多只会被压入和弹出栈一次[^4]。空间复杂度为 O(n),主要由栈的空间开销决定。 --- ###
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