[Leetcode] 739. Daily Temperatures 解题报告

最新推荐文章于 2025-09-09 00:13:50 发布

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本文介绍了一种高效的算法，用于预测每日气温变化趋势。该算法通过栈结构处理一系列气温数据，为每一天计算出直到气温升高的天数。适用于气温预测场景，算法的时间复杂度和空间复杂度均为O(n)。

题目：

Given a list of daily temperatures, produce a list that, for each day in the input, tells you how many days you would have to wait until a warmer temperature. If there is no future day for which this is possible, put 0 instead.

For example, given the list temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73], your output should be [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0].

Note: The length of temperatures will be in the range [1, 30000]. Each temperature will be an integer in the range [30, 100].

思路：

我们定义一个栈，然后在遍历温度的时候分别做如下处理：

1）如果当天的温度比第二天的温度高，那么我们暂时还无法确定需要等多少天才能有更高的温度，所以就将当天的温度入栈。

2）如果当天的温度比第二天的温度低，那么它需要等待的天数就是1。但是此时我们需要更新栈顶元素对应的那天的等待时间。我们以题目中给出的例子为例来讲解：[73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]。扫描73, 74的时候，其对应结果为1；当遇到75的时候，由于75 > 71，所以我们将75入栈（此时栈内元素为75），71也同理（此时栈内元素为75,71）。当遇到69的时候，69 < 72，所以69的对应结果为1，但是由于72大于栈顶元素71，所以此时可以修改71对应的等待天数，即为72对应的天数索引与71对应的天数索引，然后71出栈（此时栈内元素为75）；当处理72的时候，结果为1，但是由于76大于栈顶元素75，所以修改75的等待天数，并出栈（此时栈内为空）。当处理76的时候，76需入栈。由于再也没有比76大的元素，并且73之后也没有元素了，所以76，73对应的等待天数就都为0了，在程序中并没有做处理。

算法的空间复杂度为O(n)，时间复杂度也为O(n)，这是因为for循环里面的while循环中，每个元素最多出一次栈，所以while总的执行次数是O(n)量级的。

代码：

class Solution {
public:
    vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& temperatures) {
        int n = temperatures.size();
        vector<int> ret(n, 0);
        stack<pair<int, int>> s;
        for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
            if (temperatures[i] < temperatures[i + 1]){
                ret[i] = 1;
                while (!s.empty() && temperatures[i + 1] > s.top().first) {
                    ret[s.top().second] = i + 1 - s.top().second;
                    s.pop();
                } 
            } 
            else {
                s.push(make_pair(temperatures[i], i));
            }
        }
        return ret;
    }
};