题目：
给定一个循环数组（最后一个元素的下一个元素是数组的第一个元素），输出每个元素的下一个更大元素。
数字 x 的下一个更大的元素是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，
这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1。
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示例：
输入: [1,2,1]
输出: [2,-1,2]
解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2；
数字 2 找不到下一个更大的数；
第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索，结果也是 2。
注意: 输入数组的长度不会超过 10000。
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思考：
这道题和739. 每日温度也几乎如出一辙。
不同的时候本题要循环数组了。
关于单调栈的讲解我在题解739. 每日温度 中已经详细讲解了。
本篇我侧重与说一说，如何处理循环数组。
相信不少同学看到这道题，就想那我直接把两个数组拼接在一起，然后使用单调栈求下一个最大值不就行了！
确实可以！
讲两个nums数组拼接在一起，使用单调栈计算出每一个元素的下一个最大值，
最后再把结果集即result数组resize到原数组大小就可以了。
代码如下：
// 版本一
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
// 拼接一个新的nums
vector<int> nums1(nums.begin(), nums.end());
nums.insert(nums.end(), nums1.begin(), nums1.end());
// 用新的nums大小来初始化result
vector<int> result(nums.size(), -1);
if (nums.size() == 0) return result;
// 开始单调栈
stack<int> st;
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
while (!st.empty() && nums[i] > nums[st.top()]) {
result[st.top()] = nums[i];
st.pop();
}
st.push(i);
}
// 最后再把结果集即result数组resize到原数组大小
result.resize(nums.size() / 2);
return result;
}
};
这种写法确实比较直观，但做了很多无用操作，例如修改了nums数组，而且最后还要把result数组resize回去。
resize倒是不费时间，是$O(1)$的操作，但扩充nums数组相当于多了一个$O(n)$的操作。
其实也可以不扩充nums，而是在遍历的过程中模拟走了两边nums。
代码如下：
// 版本二
class Solution {
public:
vector<int> nextGreaterElements(vector<int>& nums) {
vector<int> result(nums.size(), -1);
if (nums.size() == 0) return result;
stack<int> st;
for (int i = 0; i < nums.size() * 2; i++) {
// 模拟遍历两边nums，注意一下都是用i % nums.size()来操作
while (!st.empty() && nums[i % nums.size()] > nums[st.top()]) {
result[st.top()] = nums[i % nums.size()];
st.pop();
}
st.push(i % nums.size());
}
return result;
}
};
可以版本二不仅代码精简了，也比版本一少做了无用功！
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代码：
class Solution {
public int[] nextGreaterElements(int[] nums) {
//边界判断
if (nums == null || nums.length <= 1) return new int []{-1};
int size = nums.length;
int[] result = new int[size];//存放结果
Arrays.fill(result, -1);//初始化
Stack<Integer> stack = new Stack<>();//栈中存放的是nums中的元素下标
for (int i = 0; i < 2 * size; i++) {
while (!stack.isEmpty() && nums[i % size] > nums[stack.peek()]) {
result[stack.peek()] = nums[i % size]; //更新result
stack.pop();//弹出栈顶
}
stack.push(i % size);
}
return result;
}
}
LC
