打印 Q 查询的下一个更大数字

算法问题解决领域在不断扩展和改进，为创造力和技术突破开辟了新的途径。为给定的一组数字确定下一个更大数字的问题就是这些挑战之一。尽管这个问题看似简单，但它包含许多动态部分，需要仔细的算法设计。我们在本文中探讨了这个主题的复杂性，包括其重要性、几种方法以及快速回答 Q 个问题的算法策略。

对于 Q 个查询，确定下一个更大整数的挑战体现了算法设计和优化的精髓。通过使用基于栈的遍历等策略，我们可以大大提高解决方案的效率。这不仅增进了我们对基本算法的理解，还为我们提供了强大的工具来妥善应对现实世界中的计算难题。

理解问题

目标是确定一个数字数组中每个条目的下一个更大数字。形式上，对于每个元素 a[i]，我们在 a[i] 的右侧寻找比它大的最小整数。我们用 -1 表示不存在这样的数字。这个问题捕捉了操作数组和高效遍历方法的微妙之处。

朴素方法

解决这个问题的一个简单方法是遍历数组的每个元素，并扫描其右侧的元素，直到找到一个更大的数字。但是，对于每个查询，这种方法导致的时间复杂度为 O(n²)，其中 n 是数组的大小。在处理大型数据集或大量搜索时，这种低效性是显而易见的。

C 语言实现

说明

朴素方法包括遍历数组中的每个元素，并为每个元素扫描其右侧的元素，直到找到一个更大的数字。这个过程使用嵌套循环来实现。我们为每个条目将 'next' 变量设置为 -1。然后将当前元素与其右侧的元素进行比较。如果我们发现一个更高的值，我们更新 'next' 变量并退出内层循环。最后，我们输出数组中每个元素的下一个更高元素。这种方法的时间复杂度为 O(n²)，其中 n 是数组的大小，对于处理大型数据集来说效率低下。

输出

优化方法-使用栈

我们可以使用一种基于栈的算法技术来提高效率。这种方法背后的思想是在一个栈中以非递减顺序保存元素的索引。当我们遍历数组时，我们将每个元素与栈顶元素进行比较。如果当前元素大于栈顶元素，我们就为栈顶所代表的索引找到了下一个更大的元素。这个操作会重复进行，直到栈为空或当前元素不大于栈顶元素。这种方法将时间复杂度优化地降低到 O(n)。

C 语言实现

说明

优化方法采用了栈数据结构，以快速确定数组中每个元素的下一个更大成员。当我们从左到右遍历数组时，我们在一个非递减的栈中跟踪元素索引。我们将每个元素与栈顶的元素进行比较。如果当前元素大于栈顶的元素，我们就为栈顶所代表的索引找到了下一个更大的元素。这个操作会重复进行，直到栈为空或当前元素不大于栈顶元素。通过这种策略，时间复杂度可以降低到 O(n)，这对于大型数据集和多次搜索是最佳的。

输出