题目：

        给你一个整数数组 nums 和一个正整数 k ，返回长度为 k 且最具 竞争力 的 nums 子序列。

        数组的子序列是从数组中删除一些元素（可能不删除元素）得到的序列。

        在子序列 a 和子序列 b 第一个不相同的位置上，如果 a 中的数字小于 b 中对应的数字，那么我们称子序列 a 比子序列 b（相同长度下）更具 竞争力 。 例如，[1,3,4] 比 [1,3,5] 更具竞争力，在第一个不相同的位置，也就是最后一个位置上， 4 小于 5 。

示例 1：

输入：nums = [3,5,2,6], k = 2
输出：[2,6]
解释：在所有可能的子序列集合 {[3,5], [3,2], [3,6], [5,2], [5,6], [2,6]} 中，[2,6] 最具竞争力。

示例 2：

输入：nums = [2,4,3,3,5,4,9,6], k = 4
输出：[2,3,3,4]

提示：

• 1 <= nums.length <= 105
• 0 <= nums[i] <= 109
• 1 <= k <= nums.length

解析：

        这道题的关键在于找到最具竞争力的子序列，竞争力的定义是基于字典序列较小。

示例 1：

        输入：nums = [3,5,2,6], k = 2

1. 初始状态，栈为空。
2. 处理元素3，当前栈：
3. 处理元素5，当前栈：
4. 处理元素2，栈中元素5大于2且可以弹出，因为有足够元素来保持序列长度2，当前栈：
5. 处理元素6，当前栈：

        输出：[2, 6]

示例 2：

        输入：nums = [2,4,3,3,5,4,9,6], k = 4

1. 初始状态，栈为空。
2. 处理元素2，当前栈：
3. 处理元素4，当前栈：
4. 处理元素3，栈中元素4大于3且可以弹出，当前栈：
5. 处理元素3，当前栈：
6. 处理元素5，当前栈：
7. 处理元素4，当前栈：
8. 处理元素9，当前栈已满。
9. 处理元素6，当前栈已满。

        输出：[2, 3, 3, 4]

思路：

        我们可以使用单调栈的方式来解决这个问题。具体来说，使用一个栈来保存子序列的元素，我们通过遍历原数组，对于每个元素进行判断：

1. 当前元素是否应该被加入到栈中；
2. 如果是，则判断栈顶元素是否应该被移除：
   • 条件是栈顶元素大于当前元素，并且移除栈顶元素后仍可以从剩下的元素中构建长度为 k 的子序列。

        具体步骤如下：

1. 初始化一个栈用于构建结果子序列；
2. 遍历数组 nums 的每一个元素，根据条件进行判断和操作：
   • 当前栈的长度加上剩余未处理的元素数量大于等于 k；
   • 如果栈顶元素大于当前元素，则可以将栈顶元素移除，以便让当前元素入栈；
   • 将当前元素压入栈，且确保不超过 k 的长度；
3. 最终栈中的前 k 个元素即为答案。

知识点解析及代码实现：

知识点1：子序列与子数组

        子序列是从数组中删除一些（或不删除）元素后得到的序列，其保留元素相对顺序。而子数组是数组中连续的一段。

知识点2：单调栈

        单调栈是一种特定的栈，用来解决范围内最大、最小值问题。在这个问题中，单调栈用于维护一个递增的序列，确保竞争力。

知识点3：复杂度分析

        时间复杂度：O(n)，因为需要遍历数组一次，并且每个元素最多进栈一次、出栈一次；
空间复杂度：O(k)，用于存储结果的栈最多存储 k 个元素。

代码实现：

import java.util.*;

class Solution {
    public int[] mostCompetitive(int[] nums, int k) {
        // 结果数组，长度为k
        int[] result = new int[k];
        // 栈顶指针，从0开始
        int top = 0;
        
        // 遍历数组
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 如果栈不空，且栈顶元素大于当前元素，且删除栈顶元素后剩余元素还能构成长度为k的子序列
            while (top > 0 && result[top - 1] > nums[i] && top - 1 + nums.length - i >= k) {
                top--;
            }
            // 如果栈没有满，当前元素入栈
            if (top < k) {
                result[top++] = nums[i];
            }
        }
        return result;
    }
}

知识点表格总结：

知识点	解释	在代码中的位置
数组初始化	初始化一个定长的数组，并且定义了栈顶指针	int[] result = new int[k]; 和 int top = 0;
遍历数组	使用 for 循环遍历给定的数组，并对每个元素做处理	for (int i = 0; i < nums.length; i++) { ... }
栈的操作	使用一个定长的数组模拟栈，并用 top 指针表示栈顶位置	while (top > 0 && result[top - 1] > nums[i] && ... ) { top--; } 和 result[top++] = nums[i];
栈顶元素比较	当栈顶元素大于当前遍历的元素时，将栈顶元素弹出	result[top - 1] > nums[i]
栈的状态判断	判断栈是否已满，及栈顶是否大于当前元素	top < k 和 top > 0
字典序判断	通过比较和删除元素确保得到的子序列字典序最小	top - 1 + nums.length - i >= k 确保剩余元素足够构成长度为 k 的子序列