这段代码的时间复杂度是 o(n²)，因为对于队列中的每个元素，都需要遍历队列的剩余部分来寻找更大的元素。
使用单调栈优化
单调栈是一种特殊的栈结构，其内部元素保持单调递增或单调递减的顺序。利用单调栈，我们可以高效地找到数组中每个元素后面第一个更大的元素。
算法思路：
- 创建一个空栈 s 用于存储数组元素的索引。
- 遍历数组 a，对于每个元素 x，执行以下操作：
- 如果栈不为空，并且当前元素 x 大于栈顶元素对应的值 a[s[-1]]，则循环执行以下操作：
- 将栈顶元素弹出，并将其对应编码后的值更新为栈顶元素的值加上当前元素 x。
- 将当前元素的索引 i 压入栈中。
- 如果栈不为空，并且当前元素 x 大于栈顶元素对应的值 a[s[-1]]，则循环执行以下操作：
- 遍历结束后，栈中剩余的元素表示它们后面没有更大的元素，因此它们的编码值保持不变（即加上自身，但由于初始化时已经复制了数组，所以无需额外处理）。
Python 代码实现：
a = [4, 3, 7, 3, 2, 8, 6, 1, 10, 3]
encoded = a[:] # 创建一个a的副本，用于存放编码后的值
s = [] # 创建一个空栈
for i, x in enumerate(a):
while s and x > a[s[-1]]:
encoded[s.pop()] += x
s.append(i)
print(encoded)代码解释：
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- encoded = a[:] 创建了数组 a 的一个副本，这是为了避免直接修改原始数组。
- s = [] 初始化一个空栈，用于存储数组元素的索引。
- for i, x in enumerate(a): 遍历数组 a，同时获取元素的索引 i 和值 x。
- while s and x > a[s[-1]]: 这是一个循环，用于处理栈中元素。如果栈不为空，并且当前元素 x 大于栈顶元素对应的值 a[s[-1]]，则说明找到了栈顶元素后面第一个更大的元素。
- encoded[s.pop()] += x 将栈顶元素弹出，并将其对应编码后的值更新为栈顶元素的值加上当前元素 x。
- s.append(i) 将当前元素的索引 i 压入栈中。
时间复杂度分析：
虽然代码中有一个 while 循环，但每个元素最多入栈一次，也最多出栈一次。因此，内层 while 循环的总执行次数不会超过 n，其中 n 是数组的长度。所以，整个算法的时间复杂度是 O(n)。
注意事项和总结
- 单调栈是一种非常有用的数据结构，可以用于解决很多与寻找“下一个更大/更小元素”相关的问题。
- 在使用单调栈时，需要仔细考虑栈中应该存储元素的值还是索引，以及如何维护栈的单调性。
- 上述代码中，我们存储的是元素的索引，这样可以方便地更新 encoded 数组。
- 理解单调栈的关键在于理解其单调性如何帮助我们找到目标元素，并避免不必要的比较。
通过使用单调栈，我们将原始代码的时间复杂度从 O(n²) 降低到 O(n)，显著提高了代码的效率。这个案例展示了如何利用合适的数据结构和算法来优化代码的性能。
