单调栈：每日温度
- 请根据每日 气温 列表 temperatures ，请计算在每一天需要等几天才会有更高的温度。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代替
- 单调栈基本只处理NGE问题（Next GreaterElement）。对序列中每个元素，找到下一个比它大的元素。（“下一个”可以换成“上一个”，“大”也可以换成“小”）
class Solution(object):def dailyTemperatures(self, temperatures):""":type temperatures: List[int]:rtype: List[int]"""length = len(temperatures)res = [0 for _ in range(length)]stack = [] # 维护一个单调栈，其中的值是单调递减的for i in range(length):t = temperatures[i]while (len(stack) > 0 and temperatures[stack[-1]] < t):res[stack[-1]] = i - stack[-1]stack.pop()stack.append(i)return res
单调队列：滑动窗口的最大值
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给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值（典型用法）
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详细参考
"""
用一个queue（滑动窗口，先入先出）和一个deque实现
queue负责push和pop，deque用来存放最大值
1. 如果新的value大于deque尾端的值，那么deque一直进行pop_back操作，直到尾端的值大于等于value 或者为空，再将value压入deque的尾部
2. 每次取max_value，返回deque首部的值
3. 当que进行pop操作时，如果que首部的值等于deque首部的值，那么deque同样需要进行pop_front操作
"""
class Solution(object):def maxSlidingWindow(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: List[int]"""desc_q = [] # 单调递减队列# 初始化for i in range(k):while (desc_q and desc_q[-1] < nums[i]):desc_q.pop()desc_q.append(nums[i])res = [desc_q[0]]for i in range(k, length):in_num = nums[i] # 加入窗口的数字out_num = nums[i - k] # 退出窗口的数字if out_num == desc_q[0]: # 如果在单调队列首部则同步退出desc_q.pop(0)while (desc_q and desc_q[-1] < in_num):desc_q.pop()desc_q.append(in_num)res.append(desc_q[0])return res
