单调栈解决“下一个更大元素”问题的核心是用list模拟栈并维护严格递减序列，遍历时入栈前弹出所有破坏单调性的元素；栈中存索引以更新结果位置，比较需用nums[i] > nums[stack[-1]]，循环数组通过索引取模与2n−1次遍历处理，时间复杂度O(n)。
单调栈解决“下一个更大元素”问题，核心在于用栈维护一个递减序列，让每个元素在入栈前，先把所有比它小的栈顶元素“处理掉”——也就是确认它们的下一个更大值就是当前元素。
为什么用单调递减栈
目标是找每个数右边第一个比它大的数。如果栈从底到顶保持递减，那栈顶就是当前看到的最小值；一旦遇到更大的数，它就一定是栈顶元素的“答案”，因为它是栈顶右边第一个更大的数。
- 栈里存的是原始索引（不是数值），这样才能更新结果数组对应位置
- 比较时必须用 nums[i] > nums[stack[-1]]，而不是和索引比大小
- while 条件顺序不能错：先判 stack 非空，再取 stack[-1]，否则空栈会报错
标准单次遍历写法
适用于普通数组（非循环）：
- 初始化 result = [-1] * n，栈为空列表
- 从左到右遍历每个索引 i
- 只要栈非空且 nums[i] > nums[stack[-1]]，就弹出栈顶 idx，并设 result[idx] = nums[i]
- 把当前 i 压入栈
每个索引最多进出栈一次，时间复杂度稳定 O(n)。
处理循环数组的技巧
比如 [1,2,1] 中最后一个 1 的答案是 2（要绕回开头找）：
- 不真正拼接数组（省空间），而是用 i % n 模拟循环索引
- 遍历范围设为 0 到 2*n - 1，确保每个元素都有机会被“回头看”
- 靠 result 初始化为 -1 自动防重复赋值：只有第一次弹出时才更新
注意常见错误
容易卡住的地方其实很集中：
- 存数值而非索引 → 找不到该填到 result 哪个位置
- while 条件写成 nums[i] > stack[-1] → 实际在比索引和数值，逻辑全乱
- 弹出条件反了（比如写成 <=）→ 维护成了递增栈，解决的是“下一个更小元素”
- 没检查栈是否为空就取 stack[-1] → 程序直接崩溃
