Acwing 830. 单调栈

本文介绍使用单调栈解决寻找数组中每个元素左侧最近的小于该元素的值的问题。通过维护一个单调递增栈,文章详细阐述了算法的实现过程,并提供了一个C++示例代码。

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给定一个长度为N的整数数列,输出每个数左边第一个比它小的数,如果不存在则输出-1。

输入格式

第一行包含整数N,表示数列长度。

第二行包含N个整数,表示整数数列。

输出格式

共一行,包含N个整数,其中第i个数表示第i个数的左边第一个比它小的数,如果不存在则输出-1。

数据范围

1≤N≤1051≤N≤105
1≤数列中元素≤1091≤数列中元素≤109

输入样例:

5
3 4 2 7 5

输出样例:

-1 3 -1 2 2

a

单调栈和单调队列能做的题比较少。单调栈的典型题目就是左边离它最近的比他小的值,对应的就是维护一个单调递增栈。 如果有一个数要入栈,如果此时他比栈顶大,则直接入栈,
且此时的栈顶元素就是左边离它最近的比他小的值,如果它比栈顶小就要把从栈顶开始的元素中大于它的元素退出来(因为要最近的),再把该数入栈。

 

#include<iostream>
using namespace std;
int stk[100010],top;

int main(){
    int n,num;
    scanf("%d",&n);
    while(n--){
        scanf("%d",&num);
        if (top == 0){
          printf("%d ",-1);
          stk[top++] = num;
        } 
        else if (num<=stk[top - 1]){ 
            while( top > 0 && num <= stk[top-1]){ // top > 0 && num <= stk[top-1]中要先 top > 0 否则当top == 0 的时候,stk[top-1]数组越界 
                top--;
            }
            if (top == 0){
                printf("%d ",-1);
                stk[top++] = num;
                continue;
                }else{ 
                    printf("%d ",stk[top - 1]);
                    stk[top++] = num;
                }
        }
        else{
            printf("%d ",stk[top - 1]);
            stk[top++] = num;
        }
    }
}

 

### 单调栈算法简介 单调栈是一种特殊的栈结构,在处理某些特定问题时非常高效。其核心特点是保持栈内元素按照某种顺序排列,通常为递增或递减序列[^1]。 #### 单调栈的应用场景 当遇到如下特征的问题时可以考虑使用单调栈- 需要找到某个范围内最大/最小值的位置 - 寻找左侧第一个大于等于当前数的位置 - 查找右侧第一个小于当前位置数值的情况 这些问题在实际编程竞赛中较为常见,尤其是在涉及数组、链表等线性数据结构的操作上表现出色[^2]。 #### AcWing平台上的单调栈题目实例解析 ##### 实例一:寻找下一个更大元素 (Next Greater Element) 给定两个没有重复数字的数组 `nums1` 和 `nums2` ,其中 `nums1` 是 `nums2` 的子集。对于每一个位于 `nums1[i]` 中的元素,在 `nums2` 数组里查找该位置右边的第一个更大的数;如果不存在,则返回 `-1` 。此题可以通过构建一个从右向左遍历并维护降序关系的单调栈来解决。 ```python def nextGreaterElement(nums1, nums2): stack = [] res_map = {} for num in reversed(nums2): while stack and stack[-1] <= num: stack.pop() if not stack: res_map[num] = -1 else: res_map[num] = stack[-1] stack.append(num) result = [res_map[x] for x in nums1] return result ``` 上述代码实现了通过一次反向扫描建立映射表的功能,并利用了单调栈特性快速定位到目标值及其对应的最近较大值[^3]。 ##### 实例二:柱状图中的最大矩形面积 (Largest Rectangle in Histogram) 这个问题要求在一个由多个宽度相同但高度不同的直方条组成的图形中找出能够构成的最大矩形区域。解决方案之一就是采用两次正逆双向遍历的方法配合单调栈实现高效的计算过程。 ```python def largestRectangleArea(heights): heights.append(0) # 添加哨兵节点简化边界条件判断 stack = [-1] max_area = 0 for i, h in enumerate(heights): while heights[stack[-1]] > h: height = heights[stack.pop()] width = i - stack[-1] - 1 max_area = max(max_area, height * width) stack.append(i) return max_area ``` 这段程序展示了如何巧妙运用单调栈技巧以及额外加入辅助元素的方式解决了复杂度较高的几何优化难题[^4]。
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