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Peak Index in a Mountain Array
Let’s call an array A a mountain if the following properties hold:
A.length >= 3
There exists some 0 < i < A.length - 1 such that A[0] < A[1] < … A[i-1] < A[i] > A[i+1] > … > A[A.length - 1]
Given an array that is definitely a mountain, return any i such that A[0] < A[1] < … A[i-1] < A[i] > A[i+1] > … > A[A.length - 1].
Example 1:
Input: [0,1,0]
Output: 1
Example 2:
Input: [0,2,1,0]
Output: 1
Note:
- 3 <= A.length <= 10000
- 0 <= A[i] <= 10^6
- A is a mountain, as defined above.
题意
这道题首先给出了Mountain Array 的定义:数组A的长度大于等于3,在数组A中存在一个i(i不是数组两端的元素),满足A[0] < A[1] < … A[i-1] < A[i] > A[i+1] > … > A[A.length - 1]。
这道题直白的意思就是给了我们一个数组,这个数组满足的条件是:在数组中间存在一个元素,这个元素之前的所有元素随着序号的增加而增加(上升区),这个元素之后的元素随着序号的增加而减小(下降区)。
所以这道题就是让我们找出Mountain Array中最大的那个元素。
思路
这道题我有两个思路:
1. 从头开始遍历数组,直到找到最大的那个元素,这个元素就是我们要找的元素。时间复杂度为O(n)。
2. 利用二分法,判断中点两端元素的大小关系,如果当前点的元素比它左边和右边的元素都大,那么这就是我们要找的元素,如果中点左边的元素>中点元素>中点右边的元素,意味着中点在下降区,应该向左移动。如果中点左边的元素<中点元素<中点右边的元素,意味着中点在上升区,应该向右移动。时间复杂度O(logn)。
代码
//这是第一种思路的代码
class Solution {
public:
int peakIndexInMountainArray(vector<int>& A) {
int result = 0;
for( int i = 1 ; i < A.size() - 1 ; ++ i ){
if( A[i - 1 ] < A[i] && A[i] > A[i+1] ){
result = i;
break;
}
}
return result;
}
};
\\这是第二种思路的代码
class Solution {
public:
int peakIndexInMountainArray(vector<int>& A) {
int result = 0;
int l = 0 , h = A.size() - 1;
bool flag = true;
while( flag ){
int m = l + ( h - l ) / 2 ;
if( A[m] > A[m+1] && A[m] > A[m-1] ){
result = m ;
flag = false;
}
if( A[m+1] > A[m] && A[m] > A[m-1] )
l = m ;
if( A[m+1] < A[m] && A[m] < A[m-1] )
h = m ;
}
return result;
}
};
备注:如有错误,欢迎批评指正