力扣每日一题 寻找峰值 单百

[MIT6.006 算法导论] 1. Peak Finding 寻峰 一、1D情况 假设有一个如下图的一维数组,格子下的数字代表它们的索引位置,格子内的字母代表该位置内的数值。 峰值的定义:当且仅当 b≥a 且 b≥c 时,位置2为峰值。(如果位置位于数组两个边界,则只需要比较另一个方向。如当 a≥b 时,位置1为峰值。) 寻峰:如果峰值存在,找到峰值所在的位置。(注意,由于定义时使用了大于等于,在此定义下数组内必定至少存在一个位置满足峰值的定义,因此此时不需要考虑峰值不存在的情况) 1、遍历 最简单且最直接的峰值寻找方式就是遍历,遍历数组内的每一个位置,若该位置内的元素满 阅读详情
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。

在这里插入图片描述

题解


class Solution {
    public int findPeakElement(int[] nums) {
        // 处理边界
        if(nums.length == 1 || nums[0] > nums[1]) return 0;
        if(nums[nums.length - 1] > nums[nums.length - 2]) return nums.length -1 ;
        for(int i = 1; i < nums.length; i ++) {
            // 判断是否为峰值
            if(nums[i] > nums[i - 1] && nums[i] > nums[i + 1]) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/find-peak-element

欢迎大佬前来指正

Python编写寻峰算法及完整源码 寻峰算法是一种在数据处理领域经常使用的优化算法。简单来说,它能够识别出数据集中的峰值,并将其高亮显示。本文将介绍如何使用Python编写寻峰算法,并提供完整的源码。运行后,我们可以看到生成的数据集中的峰已被识别出并高亮显示。当然,在实际应用中,算法可能需要针对不同的数据集进行调整,以达到最佳效果。总结一下,本文介绍了如何使用Python编写寻峰算法,并提供了完整的源码。希望能对读者在数据处理中的工作有所帮助。其中distance参数控制相邻峰之间的最小距离。Python编写寻峰算法及完整源码。 阅读详情

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