day125—二分查找—寻找峰值(LeetCode-162)

题目描述

峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。

给你一个整数数组 nums,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。

你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞

你必须实现时间复杂度为 O(log n)的算法来解决此问题。

示例 1:

复制代码
输入:nums = [1,2,3,1]

输出:2
解释:3 是峰值元素,你的函数应该返回其索引 2。

示例 2:

复制代码
输入:nums = [1,2,1,3,5,6,4]
输出:1 或 5 
解释:你的函数可以返回索引 1,其峰值元素为 2;
     或者返回索引 5, 其峰值元素为 6。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • -231 <= nums[i] <= 231 - 1
  • 对于所有有效的 i 都有 nums[i] != nums[i + 1]

解决方案:

核心逻辑拆解

  1. 边界初始化

    • left = -1right = len - 1:这里采用「开区间」的思路(查找区间是 (left, right)),避免处理数组边界时的越界问题。
    • len 是数组的长度,mid 用于存储二分查找的中间位置。
  2. 二分循环条件

    • while(left + 1 < right):保证循环时 (left, right) 区间内还有至少一个元素可以检查,当 left + 1 == right 时循环终止。
  3. 区间收缩规则

    • 计算中间位置 mid = (left + right) / 2
    • 如果 nums[mid] > nums[mid+1]:说明峰值一定在 mid 左侧(包括 mid),因此将 right 设为 mid
    • 否则(nums[mid] < nums[mid+1]):说明峰值一定在 mid 右侧,因此将 left 设为 mid
  4. 结果返回

    • 循环结束时 left + 1 == right,此时 right 就是一个峰值元素的索引,直接返回即可。

总结

  1. 该算法的核心是二分查找 ,时间复杂度为 O(log n),远优于线性遍历的 O(n)
  2. 采用「开区间 (left, right)」的边界设计,简化了数组首尾元素的峰值判断逻辑;
  3. 通过比较 nums[mid]nums[mid+1] 来缩小区间,最终 right 即为找到的峰值索引。

函数源码:

cpp 复制代码
class Solution {
public:
    int findPeakElement(vector<int>& nums) {
        int len=nums.size();
        int right=len-1;
        int left=-1;
        int mid=0;
        
        while(left+1<right){
            mid=(right+left)/2;
            if(nums[mid]>nums[mid+1]){
                right=mid;
            }else{
                left=mid;
            }
        }
        return right;
    }
};
相关推荐
程序员敲代码吗22 分钟前
面试中sessionStorage问题引发深度探讨
面试·职场和发展
大闲在人32 分钟前
8. 供应链与制造过程术语:产能
算法·制造·供应链管理·智能制造·工业工程
橘颂TA35 分钟前
【测试】高效浏览器操作:基础功能与优化设置大全
c++·功能测试·职场和发展·测试·web测试
一只小小的芙厨37 分钟前
寒假集训笔记·以点为对象的树形DP
c++·算法
历程里程碑41 分钟前
普通数组----合并区间
java·数据结构·python·算法·leetcode·职场和发展·tornado
执风挽^1 小时前
Python基础编程题2
开发语言·python·算法·visual studio code
Z9fish1 小时前
sse哈工大C语言编程练习20
c语言·开发语言·算法
晓13131 小时前
第六章 【C语言篇:结构体&位运算】 结构体、位运算全面解析
c语言·算法
iAkuya1 小时前
(leetcode)力扣100 61分割回文串(回溯,动归)
算法·leetcode·职场和发展
梵刹古音1 小时前
【C语言】 指针与数据结构操作
c语言·数据结构·算法