class Solution(object):
def dailyTemperatures(self, T: 'List[int]') -> 'List[int]':
S = list()
n = len(T)
SR = [] * n
nexD =
for i in range(n):
t = T[i]
if len(S)==:
S.append(t)
else:
n2 = len(S)
for j in range(n2-,-,-):
preT = S[j]
nexD +=
if preT < t:
if SR[j] == :
SR[j] = nexD
else:
break nexD =
S.append(t)
return SR
补充另一种写法，效率更高：
class Solution:
def dailyTemperatures(self, T: 'List[int]') -> 'List[int]':
res = [] * len(T)
for i in range(len(T)-, -, -):
n = i +
while T[i] >= T[n]:
if res[n] == :
break
n += res[n]
else:
res[i] = n - i
return res
自己重新写了一个：
class Solution(object):
def dailyTemperatures(self, T: 'List[int]') -> 'List[int]':
n = len(T)
R = [] * n
for i in range(n-,-,-):
#print(i)
j = i +
while j < n:
if T[i] < T[j]:
R[i] = j - i
break
else:
if R[j] == :
break
else:
j += R[j]
return R
两层循环处理，下面给出解释：
第一层循环，从后向前，最后一个元素肯定标记为0，因为它是最后一个元素（废话）。
第二层循环，从倒数第二个元素开始判断，记录当前位置为i，其后面的元素为j，
如果j元素比i元素大，那么就对i进行标记，
如果j元素不比i元素大，那么就继续向后找。但是为了提高效率，这里不是将j++，因为已经可以“确定”比j元素大的下一个元素的位置了。
如果j已经被标记为0，那么说明后面没有比j更大的元素了。j++也就没有意义了，因为不可能找到比i更大的元素，此时直接标记i为0。
如果j不为0，那么直接比较i和下一个比j大的元素就可以了。中间可以跳过很多循环，从而提高了算法的效率。