题目来源于leetcode，解法和思路仅代表个人观点。传送门。
难度：简单
时间：10min
题目
给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2 ，其中nums1 是 nums2的子集。
请你找出nums1 中每个元素在 nums2 中的下一个比其大的值。
nums1 中数字 x的下一个更大元素是指 x在 nums2中对应位置的右边的第一个比 x大的元素。如果不存在，对应位置输出 -1 。
示例 1:
输入: nums1 = [4,1,2], nums2 = [1,3,4,2].
输出: [-1,3,-1]
解释:
对于 num1 中的数字 4 ，你无法在第二个数组中找到下一个更大的数字，因此输出 -1 。
对于 num1 中的数字 1 ，第二个数组中数字1右边的下一个较大数字是 3 。
对于 num1 中的数字 2 ，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出 -1 。
示例 2:
输入: nums1 = [2,4], nums2 = [1,2,3,4].
输出: [3,-1]
解释:
对于 num1 中的数字 2 ，第二个数组中的下一个较大数字是 3 。
对于 num1 中的数字 4 ，第二个数组中没有下一个更大的数字，因此输出 -1 。
提示：
1 <= nums1.length <= nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <=10^4
nums1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
- 暴力解。这就不写了。
- 单调栈+哈希表。
单调栈+哈希表
其实这是一类题——单调栈。所以记录一下。
识别关键字：
下一个，更大、更小
因为，
nums1是nums2的子集。
nums1和nums都是无序的。
结果求的是nums1中所有元素的下一个更大的元素。
那么，
我们需要使用一个map记录nums1元素的下一个更大的元素。
而且，使用单调栈，我们可以求出nums2中所有元素的下一个更大元素。
单调栈运行过程（求下一个更大的数）：
对于nums2的所有元素：
- 如果栈为空，入栈
当前元素。 - 如果栈不为空，
栈顶元素与当前元素比较。
- 如果
栈顶元素>=当前元素
入栈当前元素。 - 如果
栈顶元素<当前元素
（当前元素就是，栈顶元素的下一个更大的元素）
执行循环，出栈所有比当前元素小的元素（其下一个更大的元素都是当前元素）。
代码
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int left = 0;
int rihgt = 0;
int n1 = nums1.size();
int n2 = nums2.size();
vector<int> ans(n1,-1);
unordered_map<int,int> mmap;
stack<int> s;
for(int i=0;i<n2;i++){
if(s.empty()){
s.push(nums2[i]);
}else if(s.top() < nums2[i]){
while(!s.empty() && s.top() < nums2[i]){
int num = s.top();
s.pop();
mmap[num] = nums2[i];
}
s.push(nums2[i]);
}else if(s.top() >= nums2[i]){
s.push(nums2[i]);
}
}
for(int i=0;i<n1;i++){
if(mmap.count(nums1[i]) == 0){
continue;
}
ans[i] = mmap[nums1[i]];
}
return ans;
}
};
优化结构代码
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int left = 0;
int rihgt = 0;
int n1 = nums1.size();
int n2 = nums2.size();
vector<int> ans(n1,-1);
unordered_map<int,int> mmap;
stack<int> s;
for(int i=0;i<n2;i++){
while(!s.empty() && s.top() < nums2[i]){
int num = s.top();
s.pop();
mmap[num] = nums2[i];
}
s.push(nums2[i]);
}
for(int i=0;i<n1;i++){
if(mmap.count(nums1[i]) == 0){
continue;
}
ans[i] = mmap[nums1[i]];
}
return ans;
}
};
算法复杂度
时间复杂度： O ( n 1 + n 2 ) O(n_1+n_2) O(n1+n2)，其中 n 1 n_1 n1为nums1的长度， n 2 n_2 n2为nums2的长度。 O ( n 1 ) O(n_1) O(n1)用于遍历生成答案， O ( n 2 ) O(n_2) O(n2)用于求下一个最大的元素。
空间复杂度： O ( n 1 + n 2 ) O(n_1+n_2) O(n1+n2)，其中 n 1 n_1 n1为nums1的长度， n 2 n_2 n2为nums2的长度。 O ( n 1 ) O(n_1) O(n1)用于哈希表， O ( n 2 ) O(n_2) O(n2)用于单调栈。