# 单调数据结构 ## 1. 单调栈 ### 1.1 原理 顾名思义,单调栈即元素单调递增或递减排列的栈。我们可以**通过单调栈求元素的左(右)边第一个比他大(小)的元素**。 例如我们想求数组里每个元素的左边第一个比它小的元素,我们可以维护一个严格单调增的栈,我们从前往后遍历原数组,设当前元素为num: * 我们不断去掉栈顶元素直到栈空或者栈顶元素小于num,此时栈顶元素就是num的左边第一个比它小的元素,记录结果,然后将num入栈。 整个过程的复杂度为 O(n) ,因为所有元素只会进栈出栈一次。 ### 1.2 代码 ``` C++ vector PreviousSmallerElement(vector& nums) { /* 求数组里每个元素的左边第一个比它小的元素,若找不到用-1填充 */ vector res(nums.size()); stack monoStack; for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { while (!monoStack.empty() && monoStack.top() >= nums[i]) monoStack.pop(); res[i] = monoStack.empty() ? -1 : monoStack.top(); monoStack.push(nums[i]); } return res; } ``` ### 1.3 相关题目 LeetCode上面可以用单调栈解决的题还挺多的: * [42. Trapping Rain Water](https://leetcode.com/problems/trapping-rain-water/) * [84. Largest Rectangle in Histogram](https://leetcode.com/problems/largest-rectangle-in-histogram/) * [85. Maximal Rectangle](https://leetcode.com/problems/maximal-rectangle/) * [456. 132 Pattern](https://leetcode.com/problems/132-pattern/) * [496. Next Greater Element I](https://leetcode.com/problems/next-greater-element-i/) * [503. Next Greater Element II](https://leetcode.com/problems/next-greater-element-ii/) * [739. Daily Temperatures](https://leetcode.com/problems/daily-temperatures/) * [901. Online Stock Span](https://leetcode.com/problems/online-stock-span/) ## 2. 单调队列 ### 2.1 原理 与单调栈类似,单调队列即元素单调递增或递减排列的队列。我们可以**通过单调队列求滑动窗口的最值问题**。一般用双向队列`deque`实现。 例如我们想求大小为k的滑动窗口内部的最大值(LeetCode239),那么核心思路就是用一个`deque`存放有可能成为最大值的元素(的**下标**)。从左往右滑动窗口的过程中,若窗口即将把`nums[i]`包含进来, 1. 首先,若队首元素下标小于`i - k`,即队首在窗口之外了,所以应该删除队首元素; 2. 然后,由于我们仅保留有可能成为最大值的元素(的下标),所以我们应该从队尾开始不断去掉比`nums[i]`小的那些元素(的下标),因为只要窗口内有`nums[i]`,那么去掉的这些元素就不可能成为最大值。 3. 最后,我们将`nums[i]`(的下标)送入队尾。 因此,按照上述过程维护的队列里面的元素是单调递减的,队首的元素即每次窗口内的最大值。 每个元素入队出队一次,时间复杂度O(n),且仅遍历一次数组。 > 滑动窗口最值问题还有一个同样O(n)的思路,具体见[239题解](../../solutions/239.%20Sliding%20Window%20Maximum.md)思路二。 ### 2.2 代码 ``` C++ // Leetcode 239 vector maxSlidingWindow(vector& nums, int k) { vectorres; dequewin; for(int i = 0; i < nums.size(); i++){ if (!win.empty() && win.front() == i - k) win.pop_front(); while(!win.empty() && nums[win.back()] <= nums[i]) win.pop_back(); win.push_back(i); if(i >= k - 1) res.push_back(nums[win.front()]); } return res; } ``` ### 2.3 相关题目 * [239. Sliding Window Maximum](https://leetcode.com/problems/sliding-window-maximum/)