public int[] nextLargerNodes(ListNode head) {

        if (head == null) {
            return new int[0];
        }

        ListNode frist = head;
        ListNode front = head;

        // 先获取链表的长度
        int length = 1;
        while (head.next != null) {
            length++;
            head = head.next;
        }

        int[] ints = new int[length];

        // 两次循环，时间复杂度（n*n）过高，超过时间限制，不推荐
        for (int i = 0; i < length - 1; i++) {
            for (int j = i; j < length - 1; j++) {
                if (front.next != null && front.next.val > frist.val) {
                    ints[i] = front.next.val;
                    break;
                }
                front = front.next;
            }
            frist = frist.next;
            front = frist;
        }
        return ints;
    }

感觉很简单，但是很遗憾，提交的时候，LeetCode显示超出时间限制，不予通过

后面看了一些推荐算法，推荐使用栈来辅助完成
这里记录一下就是为什么会想到用栈呢？
栈数据结构简单，先进先出
从前往后遍历入栈，当遇到待入栈元素比栈顶元素大的时候，栈顶元素出栈
这是不是就对应着：找出某结点其后第一个最大的结点的值
每一次出栈即意味着找到了他的“最大值”（其后第一个比他大的）
但还有一点需要注意的是，需要记录出栈元素在原链表中的位置索引，因为需要输出对应的“最大值”数组
所以引入了Java类库中的Pair，配对类，有一个key和一个value组成
即在元素入栈的时候，就记录好该元素在原链表中的位置，这样出栈的时候，就很方便往目标数组中赋值

代码如下：

// 使用中间数据结构——栈 辅助解决，时间复杂度低
    public int[] nextLargerNodesByStack(ListNode head) {
        if (head == null) {
            return new int[0];
        }
        // 使用集合接受，可以避免一个遍历（查找长度）
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        int count = 0;

        // 引入了Pair配对类，一个key，一个value，因为这里需要记录原链表每个结点的索引和value
        Stack<Pair<Integer, Integer>> stack = new Stack<>();

        while (head != null) {
            // 初始每个添加0，后出栈则相应更新
            list.add(0);
            while (!stack.empty() && head.val > stack.peek().getValue()) {
                // 栈不为空且待入栈元素大于栈顶元素，则栈顶元素出栈
                Pair<Integer, Integer> pop = stack.pop();
                list.set(pop.getKey(), head.val);
            }
            stack.push(new Pair<>(count, head.val));
            head = head.next;
            count++;
        }

        // List<Integer> 转 int[]
        return list.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
    }