寻找下一个更大元素！
496.下一个更大元素 I
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/next-greater-element-i/
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
思路
做本题之前，建议先做一下739. 每日温度
在739. 每日温度中是求每个元素下一个比当前元素大的元素的位置。
本题则是说nums1 是 nums2的子集，找nums1中的元素在nums2中下一个比当前元素大的元素。
看上去和739. 每日温度 就如出一辙了。
几乎是一样的，但是这么绕了一下，其实还上升了一点难度。
需要对单调栈使用的更熟练一些，才能顺利的把本题写出来。
从题目示例中我们可以看出最后是要求nums1的每个元素在nums2中下一个比当前元素大的元素，那么就要定义一个和nums1一样大小的数组result来存放结果。
一些同学可能看到两个数组都已经懵了，不知道要定一个一个多大的result数组来存放结果了。
这么定义这个result数组初始化应该为多少呢？
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。
在遍历nums2的过程中，我们要判断nums2[i]是否在nums1中出现过，因为最后是要根据nums1元素的下标来更新result数组。
注意题目中说是两个没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2。
没有重复元素，我们就可以用map来做映射了。根据数值快速找到下标，还可以判断nums2[i]是否在nums1中出现过。
C++中，当我们要使用集合来解决哈希问题的时候，优先使用unordered_set，因为它的查询和增删效率是最优的。我在关于哈希表，你该了解这些！中也做了详细的解释。
那么预处理代码如下:
unordered_map<int, int> umap; // key:下表元素，value：下表
for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
umap[nums1[i]] = i;
}
使用单调栈，首先要想单调栈是从大到小还是从小到大。
本题和739. 每日温度是一样的。
栈头到栈底的顺序，要从小到大，也就是保持栈里的元素为递增顺序。只要保持递增，才能找到右边第一个比自己大的元素。
可能这里有一些同学不理解，那么可以自己尝试一下用递减栈，能不能求出来。其实递减栈就是求右边第一个比自己小的元素了。
接下来就要分析如下三种情况，一定要分析清楚。
- 情况一：当前遍历的元素T[i]小于栈顶元素T[st.top()]的情况
此时满足递增栈（栈头到栈底的顺序），所以直接入栈。
- 情况二：当前遍历的元素T[i]等于栈顶元素T[st.top()]的情况
如果相等的话，依然直接入栈，因为我们要求的是右边第一个比自己大的元素，而不是大于等于！
- 情况三：当前遍历的元素T[i]大于栈顶元素T[st.top()]的情况
此时如果入栈就不满足递增栈了，这也是找到右边第一个比自己大的元素的时候。
判断栈顶元素是否在nums1里出现过，（注意栈里的元素是nums2的元素），如果出现过，开始记录结果。
记录结果这块逻辑有一点小绕，要清楚，此时栈顶元素在nums2中右面第一个大的元素是nums2[i]即当前遍历元素。
代码如下：
while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 看map里是否存在这个元素
int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据map找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下表
result[index] = nums2[i];
}
st.pop();
}
st.push(i);
以上分析完毕，C++代码如下：
// 版本一
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
stack<int> st;
vector<int> result(nums1.size(), -1);
if (nums1.size() == 0) return result;
unordered_map<int, int> umap; // key:下表元素，value：下表
for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
umap[nums1[i]] = i;
}
st.push(0);
for (int i = 1; i < nums2.size(); i++) {
if (nums2[i] < nums2[st.top()]) { // 情况一
st.push(i);
} else if (nums2[i] == nums2[st.top()]) { // 情况二
st.push(i);
} else { // 情况三
while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 看map里是否存在这个元素
int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据map找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下表
result[index] = nums2[i];
}
st.pop();
}
st.push(i);
}
}
return result;
}
};
针对版本一，进行代码精简后，代码如下：
// 版本二
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
stack<int> st;
vector<int> result(nums1.size(), -1);
if (nums1.size() == 0) return result;
unordered_map<int, int> umap; // key:下表元素，value：下表
for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
umap[nums1[i]] = i;
}
st.push(0);
for (int i = 1; i < nums2.size(); i++) {
while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 看map里是否存在这个元素
int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据map找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下表
result[index] = nums2[i];
}
st.pop();
}
st.push(i);
}
return result;
}
};
精简的代码是直接把情况一二三都合并到了一起，其实这种代码精简是精简，但思路不是很清晰。
建议大家把情况一二三想清楚了，先写出版本一的代码，然后在其基础上在做精简！
腾讯云开发者
