订单簿深度中的最大可执行矩形

某个限价订单簿在某个瞬间被快照了下来：从最优买价向下数，连续 n 个相邻的价格档位上，每一档挂着的总挂单量记作 depths[i]（i = 0 是最贵的那一档，i = n-1 是最便宜的那一档；档位之间的价格步长是均匀的）。一支执行算法准备发出一笔单一价格的限价大单，它能"吃下"的最大总量只能是这样的形态：选一段连续的档位 [l, r] 与一个统一的深度 h，把每一档都吃 h 单位（h ≤ min(depths[l..r])），总成交量就是 h * (r - l + 1)。请返回所有合法 (l, r, h) 选择下能拿到的最大成交量——也就是这条深度阶梯里能内切出的最大矩形面积。

请实现 solution(depths: list[int]) -> int。depths 是一段沿价格方向排列的非负整数挂单量序列。返回一个 int，等于最大矩形面积 max over (l, r, h) of h * (r - l + 1)，约束 0 ≤ l ≤ r < n 且 h ≤ min(depths[l..r])。depths 为空时返回 0；若所有档位都是 0，返回 0。

举例：solution([2, 1, 5, 6, 2, 3]) 应返回 10。最优形态是取下标 [2, 3] 这两档（深度分别是 5 和 6），统一吃 h = 5，面积 5 * 2 = 10。其他候选包括以 depths[3] = 6 为短板（宽度 1，面积 6）、以最末两档 [2, 3] 为短板（宽度 2，面积 4）等等，都比不上前者。再举一例：solution([3, 3, 3, 3]) 返回 12，整段平台共享 h = 3，宽度 4。这条用例同时是边界检查用的——把弹栈条件写成 >= 会把答案错成 3。

朴素解法对每对 (l, r) 算一次区间最小值，O(n²) 甚至 O(n²) 量级在 n = 10⁵ 下会跑成 10¹⁰ 次基本操作，必然超时。正确做法是单调栈：维护一个索引栈，使得栈中索引对应的 depths 单调非递减。处理第 i 个档位时，把栈顶 depths[stack[-1]] > depths[i] 的索引一一弹出，被弹出的 j 此刻刚好确定了"以 depths[j] 为短板"的最大矩形——它的右边界就是 i（右侧第一个严格更浅的档位），左边界就是弹完之后新的栈顶（左侧第一个严格更浅的档位），宽度 i - new_top - 1。在 depths 末尾追加一个 0 哨兵能优雅地把循环结束后栈里残留的索引一并结算。每个索引最多入栈、出栈各一次，整体复杂度 O(n)。