《算法题讲解指南:优选算法-二分查找》--21.山峰数组的的峰顶索引,22.寻找峰值

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目录

21. 山峰数组的的峰顶索引

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解法(二分查找):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

22. 寻找峰值

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解法(二分查找):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

结束语


21. 山峰数组的的峰顶索引

题目链接:

852. 山脉数组的峰顶索引 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(二分查找):

算法思路:

      分析峰顶位置的数据特点,以及山峰两旁的数据的特点:

  • 峰顶数据特点:arr[ i ]>arr[ i - 1 ] && arr[ i ]>arr[ i + 1 ]
  • 峰顶左边的数据特点:arr[ i ] > arr[ i - 1 ] && arr[ i ] < arr[ i + 1 ],也就是呈上升趋势
  • 峰顶右边数据的特点:arr[ i ] < arr[ i - 1 ] && arr[ i ] > arr[ i + 1 ],也就是呈下降趋势

      因此,我们可以分为以下两种情况:

  • 如果 mid 位置的值小于 mid-1 位置的值 left=mid;
  • 如果 mid 位置的值大于 mid-1 位置的值 right=mid-1;

C++算法代码:

class Solution { public: int peakIndexInMountainArray(vector<int>& arr) { //区间划分:[ 小于峰值 ], [ 大于等于峰值 ](相当于查找左端点) // int left = 0; int right = arr.size(); // while(left < right) // { // int mid = left + (right - left) / 2; // //对于偶数而言mid始终是在左边,所以判断条件是arr[mid] < arr[mid + 1] // if(arr[mid] < arr[mid + 1]) // { // left = mid + 1; // } // else // { // right = mid; // } // } // return left; //区间划分:[ 小于等于峰值 ], [ 大于峰值 ](相当于查找右端点) int left = 0; int right = arr.size(); while(left < right) { int mid = left + (right - left + 1) / 2; //对于偶数而言mid始终是在右边,所以判断条件是arr[mid - 1] < arr[mid] if(arr[mid - 1] < arr[mid]) { left = mid; } else { right = mid - 1; } } return left; } };

算法总结及流程解析:

22. 寻找峰值

题目链接:

162. 寻找峰值 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(二分查找):

算法思路:

      寻找二段性:任取一个点 i,与下一个点 i+1,会有如下两种情况:

  • arr[ i ] > arr[ i + 1 ]:此时【左侧区域】一定会存在山峰(因为最左侧是负无穷),那么我们就可以去左侧寻找结果
  • arr[ i ] < arr[ i + 1 ]:此时【右侧区域】一定会存在山峰(因为最右侧是负无穷),那么我们就可以去右侧寻找结果

      当我们找到【二段性】的时候,就可以尝试用【二分查找】算法来解决问题。

C++算法代码:

class Solution { public: int findPeakElement(vector<int>& nums) { int left = 0; int right= nums.size() - 1; while(left < right) { int mid = left + (right - left) / 2; if(nums[mid] < nums[mid + 1]) { left = mid + 1; } else { right = mid; } } return left; } };

算法总结及流程解析:

结束语

      到此,21.山峰数组的的峰顶索引,22.寻找峰值 这两道算法题就讲解完了。以题带点,详细分析了山峰数组的特性:峰顶同时大于左右相邻值,左侧呈上升趋势,右侧呈下降趋势。解题时抓住"二段性"特征,通过比较中间值与相邻元素的关系,逐步缩小搜索范围。希望大家能有所收获!

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用 Python 打造一个极简OpenClaw Agent —— openclaw-mini

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如果你关注过 OpenClaw 这个项目,可能会觉得它功能完整但结构相对复杂,而且不是用 Python 实现。 对于很多想快速搭建一个 本地运行的 Discord AI 助手 的开发者来说,可能更希望有一个: * 架构更简单 * 全 Python 实现 * 不需要自己封装 OpenAI API * 本地运行即可 这时候,我非常推荐看看这个项目: 👉 openclaw-mini Repo: https://github.com/robotlearner001/openclaw-mini 它是一个 OpenClaw 风格的“极简版本”,专注在一个清晰的路径上: Discord + 本地 Codex CLI + Markdown 驱动的行为定义。 openclaw-mini 是什么? openclaw-mini 是一个最小可用的 OpenClaw 风格 Agent,专注做三件事:

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Python 的 try 语句(异常处理)详细介绍

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在 Python 中,try语句是异常处理(Error Handling) 的核心机制,用于捕获和处理程序运行过程中出现的错误(如语法错误之外的运行时错误:除零错误、索引越界、网络请求失败等),避免程序因错误直接崩溃,让程序具备更强的鲁棒性。(在编程领域,鲁棒性(Robustness) 指的是程序在面对异常、错误、非法输入或恶劣环境时,能够保持稳定运行而不崩溃,并且能合理处理这些异常情况的能力。简单来说,就是程序的 “抗造”“耐折腾” 程度。) 一、异常的基本概念 异常是程序运行时发生的不正常情况(错误),比如: ZeroDivisionError:除数为 0;IndexError:列表索引超出范围;KeyError:字典键不存在;requests.exceptions.RequestException:网络请求失败(如超时、连接拒绝);FileNotFoundError:文件不存在。 如果不处理这些异常,程序会直接终止并抛出错误信息;而try语句可以捕获这些异常,

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华为OD机试双机位C卷 - 快递投放问题 (JAVA & Python & C++ & JS & GO)

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Python中的“==“与“is“:深入解析与Vibe Coding时代的优化实践

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🌟 Python中的"=="与"is":深入解析与Vibe Coding时代的优化实践 * 1. 🧐 `==`与`is`的本质区别 * 2. 🕵️‍♂️ `is`判断对象身份 - 数组与常量池案例 * 案例1:列表对象的身份 * 案例2:小整数常量池 * 案例3:字符串驻留 * 3. 🔍 `==`与`__eq__`魔法函数 * 4. 🔎 类型判断的正确姿势:使用`is` * 5. 🚀 Vibe Coding时代的提示词优化 * 场景1:解释概念 * 场景2:代码生成 * 场景3:调试帮助 * 📊 对比总结表 * 💡 实际应用建议 * 🌈 结语 在Python的奇妙世界中,==和is这两个看似简单的操作符常常让初学者感到困惑。它们如同双胞胎,外表相似却性格迥异。本文将带你深入探索它们的区别,并通过生动的案例和图表展示它们的应用场景,

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