代码随想录算法训练营第五十天|739. 每日温度，496.下一个更大元素 I

本文主要是介绍代码随想录算法训练营第五十天|739. 每日温度，496.下一个更大元素 I，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

系列文章目录

代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704. 二分查找，27. 移除元素
代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方 ，209.长度最小的子数组 ，59.螺旋矩阵II
代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表
代码随想录算法训练营第四天|24. 两两交换链表中的节点，19.删除链表的倒数第N个节点，面试题 02.07. 链表相交，142.环形链表II，总结
代码随想录算法训练营第五天|哈希表理论基础，242.有效的字母异位词，349. 两个数组的交集，202. 快乐数，1. 两数之和
代码随想录算法训练营第六天|454.四数相加II，383. 赎金信，15. 三数之和，18. 四数之和，总结
代码随想录算法训练营第七天|344.反转字符串，541. 反转字符串II，卡码网：54.替换数字，151.翻转字符串里的单词，卡码网：55.右旋转字符串
代码随想录算法训练营第八天|28. 实现 strStr()，459.重复的子字符串，字符串总结，双指针回顾
代码随想录算法训练营第九天|理论基础，232.用栈实现队列，225. 用队列实现栈
代码随想录算法训练营第十天|20. 有效的括号，1047. 删除字符串中的所有相邻重复项，150. 逆波兰表达式求值
代码随想录算法训练营第十一天|239. 滑动窗口最大值，347.前 K 个高频元素，总结
代码随想录算法训练营第十二天|理论基础，递归遍历，迭代遍历，统一迭代
代码随想录算法训练营第十三天|层序遍历10，226.翻转二叉树，101.对称二叉树
代码随想录算法训练营第十四天|104.二叉树的最大深度，559.n叉树的最大深度，111.二叉树的最小深度，222.完全二叉树的节点个数
代码随想录算法训练营第十五天|110.平衡二叉树，257. 二叉树的所有路径，404.左叶子之和
代码随想录算法训练营第十六天|513.找树左下角的值，112. 路径总和，113.路径总和ii，106.从中序与后序遍历序列构造二叉树，105.从前序与中序遍历序列构造二叉树
代码随想录算法训练营第十七天|654.最大二叉树，617.合并二叉树，700.二叉搜索树中的搜索，98.验证二叉搜索树
代码随想录算法训练营第十八天|530.二叉搜索树的最小绝对差，501.二叉搜索树中的众数，236. 二叉树的最近公共祖先
代码随想录算法训练营第十九天|235. 二叉搜索树的最近公共祖先，701.二叉搜索树中的插入操作，450.删除二叉搜索树中的节点
代码随想录算法训练营第二十天|669. 修剪二叉搜索树，108.将有序数组转换为二叉搜索树，538.把二叉搜索树转换为累加树，总结篇
代码随想录算法训练营第二十一天|回溯算法理论基础，77. 组合
代码随想录算法训练营第二十二天|216.组合总和III，17.电话号码的字母组合
代码随想录算法训练营第二十三天|39. 组合总和，40.组合总和II，131.分割回文串
代码随想录算法训练营第二十四天|93.复原IP地址，78.子集，90.子集II
代码随想录算法训练营第二十五天|491.递增子序列，46.全排列，47.全排列 II
代码随想录算法训练营第二十六天|332.重新安排行程，51. N皇后，37. 解数独，总结
代码随想录算法训练营第二十七天|贪心算法理论基础，455.分发饼干，376. 摆动序列，53. 最大子序和
代码随想录算法训练营第二十八天|122.买卖股票的最佳时机II，55. 跳跃游戏，45.跳跃游戏II
代码随想录算法训练营第二十九天|1005.K次取反后最大化的数组和，134. 加油站，135. 分发糖果
代码随想录算法训练营第三十天|860.柠檬水找零，406.根据身高重建队列，452. 用最少数量的箭引爆气球
代码随想录算法训练营第三十一天|435. 无重叠区间，763.划分字母区间，56. 合并区间
代码随想录算法训练营第三十二天|738.单调递增的数字，968.监控二叉树，总结
代码随想录算法训练营第三十三天|动态规划理论基础，509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
代码随想录算法训练营第三十四天|62.不同路径，63. 不同路径 II
代码随想录算法训练营第三十五天|343. 整数拆分，96.不同的二叉搜索树
代码随想录算法训练营第三十六天|背包理论基础，416. 分割等和子集
代码随想录算法训练营第三十七天|1049. 最后一块石头的重量 II，494. 目标和，474.一和零
代码随想录算法训练营第三十八天|完全背包，518. 零钱兑换 II，377. 组合总和 Ⅳ
代码随想录算法训练营第三十九天|70. 爬楼梯 （进阶），322. 零钱兑换，279.完全平方数
代码随想录算法训练营第四十天|139.单词拆分，多重背包介绍，背包问题总结篇！
代码随想录算法训练营第四十一天|198.打家劫舍，213.打家劫舍II，337.打家劫舍III
代码随想录算法训练营第四十二天|121. 买卖股票的最佳时机，122.买卖股票的最佳时机II
代码随想录算法训练营第四十三天|123.买卖股票的最佳时机III，188.买卖股票的最佳时机IV
代码随想录算法训练营第四十四天|309.最佳买卖股票时机含冷冻期，714.买卖股票的最佳时机含手续费，总结
代码随想录算法训练营第四十五天|300.最长递增子序列，674. 最长连续递增序列，718. 最长重复子数组
代码随想录算法训练营第四十六天|1143.最长公共子序列，1035.不相交的线，53. 最大子序和
代码随想录算法训练营第四十七天|392.判断子序列，115.不同的子序列
代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离
代码随想录算法训练营第四十九天|647. 回文子串，516.最长回文子序列，动态规划总结篇

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739. 每日温度

题目链接： 739. 每日温度
题目内容： 给定一个整数数组 temperatures ，表示每天的温度，返回一个数组 answer ，其中 answer[i] 是指对于第 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，请在该位置用 0 来代替。
视频讲解： 单调栈，你该了解的，这里都讲了！LeetCode:739.每日温度

单调栈： 通常是一维数组，要寻找任一个元素的右边或者左边第一个比自己大或者小的元素的位置，此时我们就要想到可以用单调栈了。时间复杂度为O(n)。
单调栈的本质： 用空间换时间，因为在遍历的过程中需要用一个栈来记录右边第一个比当前元素高的元素，优点是整个数组只需要遍历一次。
单调栈的作用： 用来记录我们遍历过的元素，因为我们遍历数组的时候，我们不知道之前都遍历了哪些元素，以至于遍历一个元素找不到是不是之前遍历过一个更小的，所以我们需要用一个容器（这里用单调栈）来记录我们遍历过的元素。

• 单调栈里只需要存放元素的下标i就可以了，如果需要使用对应的元素，直接T[i]就可以获取。
• 如果求一个元素右边第一个更大元素，单调栈（栈头到栈底）就是递增的，如果求一个元素右边第一个更小元素，单调栈就是递减的。

class Solution:def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]:answer=[0]*len(temperatures)stack=[0]for i in range(1,len(temperatures)):if temperatures[i]<=temperatures[stack[-1]]:stack.append(i)else:while len(stack)!= 0 and temperatures[i]>temperatures[stack[-1]]:answer[stack[-1]]=i-stack[-1]stack.pop()stack.append(i)return answer

496.下一个更大元素 I

题目链接： 496.下一个更大元素 I
题目内容： nums1 中数字 x 的 下一个更大元素 是指 x 在 nums2 中对应位置 右侧 的 第一个 比 x 大的元素。给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ，下标从 0 开始计数，其中nums1 是 nums2 的子集。对于每个 0 <= i < nums1.length ，找出满足 nums1[i] == nums2[j] 的下标 j ，并且在 nums2 确定 nums2[j] 的 下一个更大元素 。如果不存在下一个更大元素，那么本次查询的答案是 -1 。返回一个长度为 nums1.length 的数组 ans 作为答案，满足 ans[i] 是如上所述的 下一个更大元素 。
视频讲解： 单调栈，套上一个壳子就有点绕了| LeetCode:496.下一个更大元素

result数组初始化： 题目说如果不存在对应位置就输出 -1 ，所以result数组如果某位置没有被赋值，那么就应该是是-1，所以就初始化为-1。

class Solution:def nextGreaterElement(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]:result=[-1]*len(nums1)stack=[0]for i in range(1,len(nums2)):if nums2[i]<=nums2[stack[-1]]:stack.append(i)else:while len(stack)!=0 and nums2[i]>nums2[stack[-1]]:if nums2[stack[-1]] in nums1:index=nums1.index(nums2[stack[-1]])result[index]=nums2[i]stack.pop()stack.append(i)return result

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