用二分法找到数组山峰值

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">public int findPeakElement(int[] nums) {</span>
    int N = nums.length;
    if (N == 1) {
        return 0;
    }

    int left = 0, right = N - 1;
    while (right - left > 1) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (nums[mid] < nums[mid + 1]) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid;
        }
    }

    return (left == N - 1 || nums[left] > nums[left + 1]) ? left : right;
}

162. Find Peak Element

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Total Accepted: 68516  Total Submissions: 206717  Difficulty: Medium

A peak element is an element that is greater than its neighbors.

Given an input array where num[i] ≠ num[i+1], find a peak element and return its index.

The array may contain multiple peaks, in that case return the index to any one of the peaks is fine.

You may imagine that num[-1] = num[n] = -∞.

For example, in array [1, 2, 3, 1], 3 is a peak element and your function should return the index number 2.

click to show spoilers.

Credits:
Special thanks to @ts for adding this problem and creating all test cases.

总结:一直以来对二分法的研究只是局限于在有序数据的查找中使用,在上面使用二分法题目中有效的降低了算法的时间复杂度。

if(nums[mid]<nums[mid+1])

  left=mid+1;

这就使得left比左边的数大,同理使得right比右边的数大,这样在left和right相邻时,比较left和right的大小就可以得出峰值。



<think>嗯,用户想了解数组二分法。首先,我需要确定他们对二分法的理解程度。可能他们刚开始学习算法,或者在做题时遇到了困难。得从基础讲起,别用太专业的术语。 二分法的核心思想是分而治之,对吧?每次把搜索范围减半,这样时间复杂度可以降到O(log n)。但用户可能更关心的是如何实现,以及适用场景。得举几个例子,比如有序数组查找,或者旋转数组找最小值。 然后要强调前提条件:数组必须有序,或者至少部分有序。不过有时候题目可能看起来无序,但通过观察可以找到某种规律,这时候也能用二分。比如在旋转数组中查找目标值,虽然整体无序,但分成两部分后,其中一部分仍然有序。 接下来,步骤分解。确定左右边界,计算中间位置,比较中间元素和目标值,调整左右边界。可能需要处理边界问题,比如left <= right还是left < right,mid是上取整还是下取整。这些细节容易出错,得提醒用户注意。 还要举一个具体的例子,比如在有序数组里找目标值的位置。用代码示例的话,可能需要用Python或Java,但用户没有指定语言,用中文描述逻辑更安全。不过要注意用户是否希望看到代码,但根据指令,可能不需要具体代码,而是步骤说明。 另外,常见的应用场景有哪些呢?比如查找插入位置,寻找峰值,旋转数组的最小值,或者数值的平方根近似计算。这些例子能帮助用户理解二分法的灵活性。 可能存在的误区,比如认为二分法只能用于严格有序数组,或者必须使用递归实现。其实迭代方式更高效,而且部分有序的情况也能应用。需要澄清这些点,避免用户理解偏差。 最后,总结使用二分法的关键点:确定有序性,正确调整边界,处理循环条件。可能还要提到测试用例的重要性,比如处理目标值不存在的情况,或者数组长度为1时的边界情况。 总之,结构应该从定义、原理、步骤、应用场景、注意事项几个方面展开,用简单易懂的语言,结合实例,让用户能够逐步理解并应用二分法解决问题。</think>数组二分法是一种基于分治思想的高效查找算法,适用于有序或部分有序的数组。其核心原理是通过不断缩小搜索范围,将时间复杂度优化至$O(\log n)$。以下是逐步解析: --- ### 一、适用条件 1. **数组有序性**:数组本身有序(升序/降序) 2. **存在明确边界**:可通过比较中间元素快速确定目标值所在的区间 3. **单调性问题**:如寻找峰值、旋转点等特殊场景(需通过条件判断构造单调性) --- ### 二、算法步骤 1. **初始化边界** 设左边界$left=0$,右边界$right=len(nums)-1$ 2. **循环缩小范围** ```plaintext while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 # 防溢出写法 比较 nums[mid] 与目标值 target ``` 3. **调整边界** - 若`nums[mid] < target` → 目标在右半区 → `left = mid + 1` - 若`nums[mid] > target` → 目标在左半区 → `right = mid - 1` - 若`nums[mid] == target` → 找到目标 → 返回索引 4. **终止条件** 当`left > right`时,未找到目标值,返回特定标识(如-1) --- ### 三、典型应用场景 1. **基础查找** 在有序数组中查找目标值,例如: $$nums = [1,3,5,7,9],\ target=5 \Rightarrow 返回索引2$$ 2. **寻找边界** 如查找第一个等于目标值的位置(左边界)或最后一个等于目标值的位置(右边界) 3. **旋转数组问题** 例如在$[4,5,6,7,0,1,2]$中寻找最小值,通过比较`nums[mid]`与`nums[right]`确定有序区间 4. **数值计算** 可用于计算平方根(如求$\sqrt{x}$时,将搜索范围设为$[0, x]$) --- ### 四、关键注意事项 1. **区间开闭选择** 根据需求选择`left <= right`(闭区间)或`left < right`(左闭右开) 2. **避免死循环** `mid`计算需与边界调整方式匹配,例如: ```plaintext mid = left + (right - left) // 2 # 偏左中位数 mid = left + (right - left + 1) // 2 # 偏右中位数 ``` 3. **重复元素处理** 当存在重复值时,需通过额外条件判断确定具体边界 --- ### 五、代码模板示例(Python) ```python def binary_search(nums, target): left, right = 0, len(nums)-1 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 if nums[mid] == target: return mid elif nums[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 ``` --- 通过掌握二分法的核心逻辑和边界处理技巧,可高效解决大量与有序数组相关的算法问题。实际应用中需结合具体场景调整比较条件和边界更新策略。
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