力扣第496题 下一个更大元素 I C++ 暴力 | 单调栈（优化）+ Java注释
题目
496. 下一个更大元素 I
简单
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栈 数组 哈希表 单调栈
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 。
示例 1：
输入：nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2]. 输出：[-1,3,-1] 解释：nums1 中每个值的下一个更大元素如下所述： - 4 ，用加粗斜体标识，nums2 = [1,3,4,2]。不存在下一个更大元素，所以答案是 -1 。 - 1 ，用加粗斜体标识，nums2 = [1,3,4,2]。下一个更大元素是 3 。 - 2 ，用加粗斜体标识，nums2 = [1,3,4,2]。不存在下一个更大元素，所以答案是 -1 。
示例 2：
输入：nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4]. 输出：[3,-1] 解释：nums1 中每个值的下一个更大元素如下所述： - 2 ，用加粗斜体标识，nums2 = [1,2,3,4]。下一个更大元素是 3 。 - 4 ，用加粗斜体标识，nums2 = [1,2,3,4]。不存在下一个更大元素，所以答案是 -1 。
提示：
1 <= nums1.length <= nums2.length <= 10000 <= nums1[i], nums2[i] <= 104nums1和nums2中所有整数 互不相同nums1中的所有整数同样出现在nums2中
进阶：你可以设计一个时间复杂度为 O(nums1.length + nums2.length) 的解决方案吗？
思路和解题方法 一 暴力
- 首先获取
nums1和nums2的长度，分别存储在变量m和n中。- 创建一个大小为
m的整数数组res，用于存储结果。- 对于
nums1中的每个元素，依次执行以下操作：
- 初始化变量
j为 0，然后在nums2中查找与nums1[i]相等的元素的索引。- 然后从索引
j+1开始，在nums2中找到比nums2[j]大的下一个元素的索引k。- 将
res[i]设置为k < n ? nums2[k] : -1，即如果找到了下一个更大的元素则赋值给res[i]，否则赋值为 -1。- 最后返回结果数组
res。
复杂度
时间复杂度:
O(mn)
时间复杂度为 O(mn)，其中 m 为 nums1 的长度，n 为 nums2 的长度。这是因为对于 nums1 中的每个元素，都需要在 nums2 中进行线性查找并比较，所以时间复杂度为 O(mn)。
空间复杂度
O(m)
空间复杂度为 O(m)，因为除了存储结果的数组外，没有使用额外的空间，所以空间复杂度主要取决于结果数组的大小，与 nums1 的长度相等，因此为 O(m)。
c++ 代码 1
class Solution {
public:
vector nextGreaterElement(vector& nums1, vector& nums2) {
int m = nums1.size(); // 获取nums1的长度
int n = nums2.size(); // 获取nums2的长度
vector res(m); // 初始化结果数组
for (int i = 0; i < m; ++i) { // 遍历nums1
int j = 0;
while (j < n && nums2[j] != nums1[i]) { // 在nums2中找到与nums1[i]相等的数的索引j
++j;
}
int k = j + 1;
while (k < n && nums2[k] < nums2[j]) { // 找到nums2中比nums2[j]大的下一个元素的索引k
++k;
}
res[i] = k < n ? nums2[k] : -1; // 更新结果数组中第i个元素的值
}
return res; // 返回结果数组
}
};
思路和解题方法 二 单调栈
- 首先创建一个栈
st用来保存nums2中元素的索引，创建一个大小为nums1.size()的整数数组ans，并初始化为 -1。- 如果
nums1为空，则直接返回初始化好的ans数组。- 创建一个无序映射
umap，用于存储nums1中元素与其索引的对应关系。- 遍历
nums2数组，对于每个元素执行以下操作：
- 如果当前栈为空或者当前元素小于栈顶元素对应的
nums2中的值，则将当前元素的索引入栈。- 如果当前元素等于栈顶元素对应的
nums2中的值，则也将当前元素的索引入栈。- 如果当前元素大于栈顶元素对应的
nums2中的值，则循环弹出栈顶元素，并在umap中查找是否有对应的索引，若有则在ans数组中更新对应位置的值。- 最后返回结果数组
ans。
复杂度
时间复杂度:
O(m+n)
时间复杂度为 O(m+n)，其中 m 为 nums1 的长度，n 为 nums2 的长度。这是因为代码中使用了两个循环，其中一个循环遍历 nums2 数组，另一个循环遍历栈中的元素，总体的时间复杂度与两个数组的长度线性相关。
空间复杂度
O(m+n)
空间复杂度主要取决于栈 st 和哈希表 umap 的空间占用，以及结果数组 ans 的空间。栈 st 的空间复杂度为 O(n)，哈希表 umap 的空间复杂度也为 O(n)，结果数组 ans 的空间复杂度为 O(m)，因此整体空间复杂度为 O(m+n)。
c++ 代码 2
class Solution {
public:
vector nextGreaterElement(vector& nums1, vector& nums2) {
stack st; // 创建一个栈 st，用于存储 nums2 中元素的索引
vector ans(nums1.size(), -1); // 创建一个大小为nums1.size()的结果数组ans，并初始化为-1
if(nums1.size() == 0) return ans; // 如果 nums1 的长度为0，直接返回结果数组 ans
unordered_map umap; // 创建一个哈希表 umap，用于记录 nums1 中元素与其下标的映射关系
for(int i = 0;i nums2[st.top()]) { // 循环直到栈为空或者当前元素小于等于栈顶元素
if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 检查在 umap 中是否存在该元素
int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据 umap 找到 nums2[st.top()] 在 nums1 中的下标
ans[index] = nums2[i]; // 更新结果数组 ans 中对应下标的值
}
st.pop(); // 弹出栈顶元素
}
st.push(i); // 当前元素入栈
}
}
return ans; // 返回结果数组 ans
}
}; Java代码
public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) {
// 创建一个哈希表用于存储 nums1 中元素与其索引的对应关系
HashMap map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
map.put(nums1[i], i);
}
// 创建一个数组用于存储结果，并初始化为 -1
int[] res = new int[nums1.length];
Arrays.fill(res, -1);
// 创建一个栈用于保存 nums2 中元素的索引
Stack stack = new Stack<>();
// 遍历 nums2 数组
for (int i = 0; i < nums2.length; i++) {
// 如果栈不为空并且当前元素大于栈顶元素对应的 nums2 中的值
while (!stack.isEmpty() && nums2[stack.peek()] < nums2[i]) {
// 弹出栈顶元素
int pre = nums2[stack.pop()];
// 如果哈希表中存在这个元素，更新结果数组中对应位置的值
if (map.containsKey(pre)) {
res[map.get(pre)] = nums2[i];
}
}
// 将当前元素的索引入栈
stack.push(i);
}
return res; // 返回结果数组
}
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