有效的括号
括号配对，栈的经典应用场景。左括号push右括号pop和匹配即可，python list就是栈。
细节：
- pop前需要检查是否空列表，不能为空。
- 遍历完成需要检查是否空列表，必须为空。
本质上是一种构造测试case的思路，而非靠不断提交来排查边界条件。对本问题而言，需要构造的测试case包括三大类：
- 有效字符串：简单、复杂
- 无效字符串
- 括号数量对，顺序不匹配
- 括号数量不对，极端情况为全左或全右
- 全左：遍历完成，列表必须为空
- 全右：pop前，列表不能为空
- 空字符串：题目不允许为空，忽略
最小栈
相比常规栈，新增常数时间复杂度的getMin操作，显然一个栈无法实现，需要新增字段
思路一：用新的字段存储最小值，在push和pop时更新min，但pop的时间复杂度变成了O(n)。
思路二：用新的字段存储最小值的列表，即每次push时，新字段也push当前元素对应位置的最小值。
细节：注意处理list为空的情况。
验证栈序列
注意阅读题目提示，辅助算法设计：
- 无需验证空列表。
- 无需验证popped和pushed的长度和元素是否一致。
- 设计算法时，无需考虑元素重复的问题。
本质上是要模拟栈的push和pop操作，新建一个stack验证即可。
- 遍历每个popped的元素，验证是否在栈顶。如果不在，将pushed的元素继续入栈。如果在，pop stack。
- 如果某个popped的元素始终找不到对应栈顶元素，顺序错误。
每日温度
思路一：暴力解法，两层遍历，时间复杂度O(n2)。
- 外层：遍历列表。
- 内层：对每个元素i，从i+1遍历到n-1，寻找第一个大于i的温度。
思路二：暴力解法的问题，是在内层遍历里，有很多重复的遍历。直观的解决方案，是将外层的从左到右变为从右到左。
- 外层：从右到左遍历列表，记录每个元素的res。
- 内层：对每个元素i，从i+1开始遍历j，但要利用之前遍历的信息。
- 如果j的温度更大，返回j-i。
- 否则，直接跳到j后面比j大的第一个数，即j+res[j]，而非j+1。
- 注意，如果res[j]=0，无需往后再找，i对应的res也是0。
思路三：在思路二中，如果j比i的温度低，则只需要前进到j的res对应的温度。换言之，j是可以去掉的。也即从右到左遍历，只需要保留比当前位置更大的数。因此，采用单调栈。时间复杂度变为O(n)。
- 由于需要index，栈内元素为tuple，包括温度与index。（进一步，其实不需要温度，下标即可，可以从原列表读取温度）
- 如果温度相等，仍需要pop。因为从右往左遍历，需要保留最左侧的结果。
- stack的pop操作前，永远记得先检验stack是否为空。
用栈实现队列
简单，一个in列表一个out列表即可实现。
注意，pop和peek操作的时间复杂度为均摊O(1)，因为每个元素至多被操作入栈和出栈各两次。
设计循环双端队列
直观思路，也是python中deque的实现：双链表。整体思路比较简单，注意细节即可。
- head和tail都维护成哨兵节点，避免处理边界情况。
- 增删操作需要对应修改size字段。
- 所有操作都需要判定是否可行。
