每日温度：以图像解析 LeetCode 739

引言

在 LeetCode 的浩瀚题库中，739：每日温度可谓一道经典难题。它考验了我们对数据结构和算法的灵活运用能力。本文将采用一种独树一帜的图像化讲解方式，让你对每日温度算法的原理和实现过程一目了然。

问题定义

每日温度问题如下：

给定一个表示每日气温的整数数组 temperatures，其中 temperatures[i] 表示第 i 天的气温。

请生成一个列表 dailyTemperatures，其中 dailyTemperatures[i] 表示第 i 天需要等待的天数，之后才会遇到更高或相同的气温。如果第 i 天之后不会遇到更高或相同的气温，则 dailyTemperatures[i] 为 0。

算法剖析

解决每日温度问题的核心思想是使用栈。我们从后往前遍历数组 temperatures，同时维护一个栈 stack。栈中的元素代表着我们尚未处理的温度。

每处理一个温度 temperatures[i]，我们与栈顶元素进行比较。如果 temperatures[i] 大于或等于栈顶元素，说明 temperatures[i] 是一个潜在的更高温度。这时，我们将栈顶元素出栈，并记录 temperatures[i] 相对于栈顶元素的天数差。

如果 temperatures[i] 小于栈顶元素，说明 temperatures[i] 不是一个潜在的更高温度。我们将 temperatures[i] 入栈，等待后续处理。

图像化示例

为了更直观地理解算法，我们以 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73] 为例，进行图像化演示。

[Image of LeetCode 739 Daily Temperatures Visualization]

代码实现

def dailyTemperatures(temperatures):
    stack = []  # 栈，存储待处理温度
    dailyTemperatures = [0] * len(temperatures)  # 输出结果

    for i, t in enumerate(temperatures):
        while stack and t > temperatures[stack[-1]]:
            prev_i = stack.pop()  # 出栈栈顶元素
            dailyTemperatures[prev_i] = i - prev_i  # 记录天数差
        stack.append(i)  # 将当前温度入栈

    return dailyTemperatures

总结

通过图像化讲解和代码实现，我们深入理解了每日温度算法的原理和具体步骤。掌握这道经典难题，不仅能提升我们的算法思维，还能为我们解决实际问题提供灵感。