【LeetCode:162. 寻找峰值 | 二分】

最新推荐文章于 2025-11-25 12:02:55 发布
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#leetcode #算法 #java #二分查找

本文介绍了如何使用二分查找算法在给定的整数数组中找到任意一个峰值元素，保证时间复杂度为O(logn)，并提供了Java实现代码和示例。

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🍔 目录

🚩 题目链接

⛲ 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：

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：

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]

🌟 求解思路&实现代码&运行结果

⚡ 二分

🥦 求解思路
  1. 首先题目给定我们要求，使用log(n)的时间复杂度求解。
  2. 因为题目让我们找到的是任意一个峰值，并不是最大的，或者是最小的，那么我们使用二分就没有问题了。
  3. 为什么使用二分呢？首先，如果当前找到的数是
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【leetcode】162.寻找峰值（二分查找的多种解法，图文解析，开阔你的思路）
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162. 寻找峰值 峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。 给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，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] = -∞。 示例 1: 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: 输入: nums = [1,2,1,3,5,6,4] 输出: 1 或 5 解释: 你
【刷题笔记6】LeetCode 162. 寻找峰值（二分查找优化）
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原理：以行为例，由于周围有一圈-1，矩阵里面都为正，那就像一座山，中间高，四周低，按照思路来，比如已知第一行的最大值，如果它不是峰值，证明同列的第二行比它大就往大的那个方向走，找到第二行的最大值再比较，以此类推。我的讲解是顺序的，二分也一样，从中间开始，往大的方向走，因为是二分，跳的很大，可能走过头，回头就行。必定能找到峰值，因为外圈为-1，假设没有峰值，那第一行最大值必定小于第二行的一个数，那第二行的最大值肯定大于第一行的所有数，上一句话说了。3 是峰值元素，你的函数应该返回其索引 2。
LeetCode：162. 寻找峰值、1901. 寻找峰值 II（二分 C++）
Cosmoshhhyyy的博客
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还是二分，把二维压缩到一维，取每一行的最大值作为其代表，因为每一行的最大值一定比左右值大，只需要再从每一行的最大值中上下对比像第一题一样二分即可。为什么这样可以？因为此行的最大值要是小于其上或下对应行位置的值，那么其上或下行上的最大值肯定比此行所有的数要大，这样就不会越过此mid界限，从而达到了二分的效果。
leetcode题目 162. 寻找峰值
陈迹·清欢的博客
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题目 峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。 给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，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] = -∞。 示例 示例 1: 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...
LeetCode 分类刷题：162. 寻找峰值
flashlight_hi的博客
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该文章介绍了如何在O(logn)时间复杂度内找到数组中的峰值元素。峰值元素定义为严格大于相邻元素的数值。通过二分查找法，设置初始区间为(-1, n-1)，根据中间元素与右侧元素比较确定峰值位置：若nums[mid]大于nums[mid+1]，则峰值在mid或左侧，更新right；否则在右侧，更新left。最终返回right指针指向的峰值索引。这种方法确保了高效查找，满足题目要求的对数时间复杂度。
leetcode：162. 寻找峰值【二分寻找峰值】
小楼一夜听春雨
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二分寻找峰值https。
leetcode：162.寻找峰值（二分）
Gomamon的博客
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链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-peak-element/ 这道题由于一些限制条件，二分法是可行的，比较 mid 与 mid+1位置处的元素，大的那一侧必然存在峰值，小的那一侧可能有也可能没有。 Java代码： class Solution { public int findPeakElement(int[] nums) { ...
【LeetCode:1901. 寻找峰值 II | 二分】
Coder_ljw的博客
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【LeetCode:1901. 寻找峰值 II | 二分】一个 2D 网格中的 峰值 是指那些 严格大于 其相邻格子(上、下、左、右)的元素。 给你一个 从 0 开始编号 的 m x n 矩阵 mat ，其中任意两个相邻格子的值都 不相同 。找出 任意一个 峰值 mat[i][j] 并 返回其位置 [i,j] 。 你可以假设整个矩阵周边环绕着一圈值为 -1 的格子。 要求必须写出时间复杂度为 O(m log(n)) 或 O(n log(m)) 的算法
leetcode：1901. 寻找峰值 II【二分找矩阵局部最大】
小楼一夜听春雨
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往大的地方走总能找到局部最大二分找矩阵的局部最大https。
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kinbo88的专栏
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LeetCode 每日一题 2025/11/17-2025/11/23
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11-23 446
记录了初步解题思路 以及本地实现代码；并不一定为最优 也希望大家能一起探讨 一起进步
Leetcode 59 二分搜索
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im_AMBER的博客
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左边界：找到目标后收缩右边界（），向左逼近右边界：找到目标后收缩左边界（left=mid+1），向右逼近边界检查：循环终止后需验证结果的有效性，避免误判你提供的代码完美契合「左闭右闭」范式，逻辑严谨，只需注意边界检查的完整性，即可通过所有测试用例。这种解法时间复杂度最优，是面试中的标准解法，掌握后可应对所有「二分找边界」类问题。利用 C++ 的列表初始化语法，快速构造一个包含两个边界值的临时对象；函数返回这个单一的 vector 对象，间接实现 “返回多个结果” 的需求；
【LeetCode Hot100----12-堆(01-04),包含多种方法，详细思路与代码，让你一篇文章看懂所有！】
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本文介绍了堆数据结构的核心特性与操作实现。堆是一种完全二叉树，分为最大堆（父节点≥子节点）和最小堆（父节点≤子节点），通过数组存储可实现高效极值操作（O(log n)）。文章详细展示了最小堆的Java实现，包括插入元素（上浮操作）、删除堆顶（下沉操作）和堆化过程，并提供了数组索引映射公式。此外，还介绍了Java内置的PriorityQueue类，可直接用作最小堆或通过自定义比较器实现最大堆，适用于LeetCode等算法题目中动态维护极值的场景。
LeetCode(python)——234.回文链表
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（3）反转之后就可以比较了，当然，存在奇数和偶数长度的问题，当我们找中点时，链表后半部分的长度一定是<=前半部分的，所以只需要遍历后半部分，和前半部分不断比较即可~fast一次走两步，slow一次走一步（x = vt，fast = 2 * t，slow = 1 * t，当fast走完链表，意味着slow刚好走了链表的一半）1 2 3 3 2 1：找到的中点是左3，反转之后左边是123,右边是123,以右边为准对比。1 2 3 2 1：找到的中点是3，反转之后左边是123,右边是12，以右边为准对比。
Leetcode 全排列 题解
lxh0113的博客
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1. 需要理解 dfs，利用 book 数组标记已经 排列过的元素，在遍历之前，找到没排列的数组，并记录预存的结果，一层一层遍历当前位置的可能性，知道遍历到所有的位置，但需要注意 js 的一个点是 对于复杂类型参数传递是 地址传递，所以在最后push到结果数组的时候，需要拷贝该数组的值，否则结果数组就会变成 全是 空数组。这个全排列要求的是 不重复排列，这里我们只要考虑到，每个位置的 值，我们只要不重复 往下迭代就行，所以我们利用 set 去记录已经遍历的值，只有没出现的才往下迭代就行。
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本文实现了一个合并两个有序链表的算法。通过使用哨兵节点(dummy)简化边界条件处理，算法比较两个链表的当前节点值，将较小值的节点连接到结果链表尾部。当任一链表遍历完后，直接将剩余部分链接到结果链表。时间复杂度为O(n+m)，空间复杂度为O(1)。代码包含完整的测试用例和内存管理辅助函数，展示了如何创建、打印和释放链表，并提供了三个测试示例验证算法正确性。
leetcode 1262
2301_77892984的博客
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初始值 f[0]=[0,−∞,−∞]，翻译自 dfs(−1,0)=0,dfs(−1,1)=−∞,dfs(−1,2)=−∞。注意，如果 (j−x)mod3<0，需要再 +3 调整到 [0,2] 内。定义 dfs(i,j) 表示从 nums[0] 到 nums[i] 中选数，（注意这里的定义是已经选的，上面定义的是还需要选的。的数字之和 s 满足 smod3=j 的前提下，s 的最大值。答案为 f[n][0]，翻译自 dfs(n−1,0)。思路：dp动态规划（选or不选）递归入口：dfs(n−1,0)。
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