单调栈问题的时间复杂度

单调栈是一种常见的数据结构，它可以用来解决许多问题，如下一个更大的元素、下一个更小的元素、直方图中最大的矩形等。但是，在使用单调栈解决问题时，我们需要知道它的时间复杂度。

单调栈一般使用线性的时间复杂度，即O(N)，其中N是元素的个数。这是因为，在一个循环中，我们只遍历了每个元素一次，同时每个元素也只进出栈一次，所以整个算法的时间复杂度为O(N)。

以下是一个示例代码，演示了如何使用单调栈查找下一个更大的元素：

def next_greater_element(nums):
    n = len(nums)
    result = [-1] * n
    stack = []
    
    for i in range(n):
        while stack and nums[i] > nums[stack[-1]]:
            result[stack.pop()] = nums[i]
        stack.append(i)
    
    return result

在这个示例代码中，我们使用一个单调递增的栈来存储元素的下标，用来记录还没有找到下一个更大元素的元素。每次遍历到一个新的元素时，我们将栈顶元素与当前元素作比较，如果当前元素大于栈顶元素，那么我们将栈顶元素弹出并将当前元素赋值给栈顶元素所对应的结果。在将当前元素入栈之前，我们需要将其下标压入栈中。

总之，单调栈是一种非常有用的数据结构，它能够帮助我们解决许多常见的问题。同时，我们需要了解它的时间复杂度，以便在使用