每日温度（daily-temperatures）

每日温度（daily-temperatures）

根据每日 气温 列表，请重新生成一个列表，对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替。

例如，给定一个列表 temperatures = [73, 74, 75, 71, 69, 72, 76, 73]，你的输出应该是 [1, 1, 4, 2, 1, 1, 0, 0]。

提示：气温 列表长度的范围是 [1, 30000]。每个气温的值的均为华氏度，都是在 [30, 100] 范围内的整数。

题目解说

1	2	3	4	5	6	7	8
73	74	75	71	69	72	76	73
1	1	4	2	1	1	0	0

其实，数组长度为8，这是8个问题。
第一天，73度，向后找大于当天的温度，74度大于73度，所以，2-1=1；
第二天，74度，75度大于74度，所以，3-2=1；
第三天，75度，76度大于75度，所以，7-3=4；
第四天，71度，72度大于71度，所以，6-4=2；
…

方法一

第一种方法，从左到右遍历，这是最容易想到的办法。其原理是从左到右除了最后一个数其他所有的数都遍历一次，最后一个数据对应的结果肯定是 00，就不需要计算。遍历的时候，每个数都去向后数，直到找到比它大的数，这其他数了几次就是对应的值。

public int[] dailyTemperatures(int[] T) {
    int length = T.length;
    int[] result = new int[length];

    for (int i = 0; i < length; i++) {
        int current = T[i];
        if (current < 100) {
            for (int j = i + 1; j < length; j++) {
                if (T[j] > current) {
                    result[i] = j - i;
                    break;
                }
            }
        }
    }

    return result;
}

方法二

第二种方法，怎样减少遍历次数呢？我们可以分析，遍历一次数组中所有的值应该是少不了的，因为至少数组中每个值都需要计算一遍，所以时间复杂度肯定大于 O(n)O(n)。关键是要减少为每个数寻找值遍历次数。

如下图所示，绿色部分区域会给多次遍历，如果我们能减少这部分区域的遍历次数，就能整体提高运算效率。

如果我们先从计算右边，那么我们计算过的位置就不需要重复计算，如图所示：

当前我们需要计算 75 位置，然后向右遍历到 71，因为我们已经计算好了 71 位置对应的值为 2，那么我们就可以直接跳 2 为在进行比较，利用了已经有的结果，减少了遍历的次数。

public int[] dailyTemperatures(int[] T) {
    int length = T.length;
    int[] result = new int[length];

    //从右向左遍历
    for (int i = length - 2; i >= 0; i--) {
        // j+= result[j]是利用已经有的结果进行跳跃
        for (int j = i + 1; j < length; j+= result[j]) {
            if (T[j] > T[i]) {
                result[i] = j - i;
                break;
            } else if (result[j] == 0) { //遇到0表示后面不会有更大的值，那当然当前值就应该也为0
                result[i] = 0;
                break;
            }
        }
    }

    return result;
}

参考资料

链接：https://leetcode-cn.com/problems/daily-temperatures/solution/jie-ti-si-lu-by-pulsaryu/