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????????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
i
?都有?nums[i] != nums[i + 1]
class Solution {
public:
int findPeakElement(vector<int>& nums) {
int l = 0, r = nums.size() - 1;
while (l < r) {
int mid = (l + r) >> 1;
if (nums[mid] < nums[mid + 1]) l = mid + 1;
else r = mid;
}
return l;
}
};
? ? ? ? 二分,如果mid值比右侧小,说明峰值在右侧,若大于等于,所以峰值为本身或其左侧。
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
示例 1:
输入: mat = [[1,4],[3,2]] 输出: [0,1] 解释:?3 和 4 都是峰值,所以[1,0]和[0,1]都是可接受的答案。
示例 2:
输入: mat = [[10,20,15],[21,30,14],[7,16,32]] 输出: [1,1] 解释:?30 和 32 都是峰值,所以[1,1]和[2,2]都是可接受的答案。
提示:
m == mat.length
n == mat[i].length
1 <= m, n <= 500
1 <= mat[i][j] <= 105
class Solution {
public:
// 求一行中的最大值
int idx_max(vector<int>& m) {
return max_element(m.begin(), m.end()) - m.begin();
}
vector<int> findPeakGrid(vector<vector<int>>& mat) {
int l = 0, r = mat.size() - 1;
while (l < r) {
int mid = (l + r) >> 1;
int k = idx_max(mat[mid]);
if (mat[mid][k] > mat[mid + 1][k]) r = mid;
else l = mid + 1;
}
return {l, idx_max(mat[l])}; // 返回找到的行的最大值
}
};
? ? ? ? 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。