[LintCode] Find Peak Element 求数组的峰值

简介:

There is an integer array which has the following features:

  • The numbers in adjacent positions are different.
  • A[0] < A[1] && A[A.length - 2] > A[A.length - 1].

We define a position P is a peek if:

A[P] > A[P-1] && A[P] > A[P+1]

Find a peak element in this array. Return the index of the peak.

Notice

The array may contains multiple peeks, find any of them.

Example

Given [1, 2, 1, 3, 4, 5, 7, 6]

Return index 1 (which is number 2) or 6 (which is number 7)

Challenge

Time complexity O(logN)

LeetCode上的原题,请参见我之前的博客Find Peak Element

解法一:

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: An integers array.
     * @return: return any of peek positions.
     */
    int findPeak(vector<int> A) {
        int left = 0, right = A.size() - 1;
        while (left < right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (A[mid] < A[mid + 1]) left = mid + 1;
            else right = mid;
        }
        return right;
    }
};

解法二:

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: An integers array.
     * @return: return any of peek positions.
     */
    int findPeak(vector<int> A) {
        for (int i = 1; i < A.size(); ++i) {
            if (A[i] < A[i - 1]) return i - 1;
        }
        return A.size() - 1;
    }
};

本文转自博客园Grandyang的博客,原文链接:求数组的峰值[LintCode] Find Peak Element ,如需转载请自行联系原博主。

相关文章
|
前端开发 机器人 API
前端大模型入门(一):用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用
本文介绍了大语言模型(LLM)的HTTP API流式调用机制及其在前端的实现方法。通过流式调用,服务器可以逐步发送生成的文本内容,前端则实时处理并展示这些数据块,从而提升用户体验和实时性。文章详细讲解了如何使用`fetch`发起流式请求、处理响应流数据、逐步更新界面、处理中断和错误,以及优化用户交互。流式调用特别适用于聊天机器人、搜索建议等应用场景,能够显著减少用户的等待时间,增强交互性。
3733 2
|
消息中间件 设计模式 SQL
从Lambda架构到Kappa架构再到?浅谈未来数仓架构设计~
Linked大佬Jay Kreps曾发表过一篇博客,简单阐述了他对数据仓库架构设计的一些想法。从Lambda架构的缺点到提出基于实时数据流的Kappa架构。本文将在Kappa架构基础上,进一步谈数仓架构设计。 现代实时数仓和重要性已经越来越高,离线数仓积累的历史数据又很难被抛弃。采用新型的数仓架构,融合实时数仓和离线数仓的优点是一个值得讨论的话题。本文结合ECS的设计模式,探讨了如何设计了一套全新的混合数仓架构。
17862 0
|
11月前
|
安全 数据安全/隐私保护 Android开发
【05】2025年1月首发完整版-篇幅较长-苹果app如何上架到app store完整流程·不借助第三方上架工具的情况下无需花钱但需仔细学习-优雅草央千澈详解关于APP签名以及分发-们最关心的一篇来了-IOS上架app
【05】2025年1月首发完整版-篇幅较长-苹果app如何上架到app store完整流程·不借助第三方上架工具的情况下无需花钱但需仔细学习-优雅草央千澈详解关于APP签名以及分发-们最关心的一篇来了-IOS上架app
1738 75
|
11月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 调度
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海,TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型,并结合实际应用场景,探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估,到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术,帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架(如PyTorch、Deepspeed、MindSpore)的结合应用。
4036 13
|
消息中间件 算法 开发者
【Qt面试题】多线程情况下, Qt中的信号槽分别在什么线程中执行, 如何控制?
【Qt面试题】多线程情况下, Qt中的信号槽分别在什么线程中执行, 如何控制?
1222 1
|
存储 分布式计算 数据管理
HDFS中的数据一致性是如何保证的?请解释数据一致性的概念和实现方式。
HDFS中的数据一致性是如何保证的?请解释数据一致性的概念和实现方式。
579 0
|
存储 缓存 NoSQL
一文讲透 Redis 事务 (事务模式 VS Lua 脚本)
先说结论: Redis 的事务模式具备如下特点: - 保证隔离性; - 无法保证持久性; - 具备了一定的原子性,但不支持回滚; - 一致性的概念有分歧,假设在一致性的核心是约束的语意下,Redis 的事务可以保证一致性。 但 Lua 脚本更具备实用场景,它是另一种形式的事务,他具备一定的原子性,但脚本报错的情况下,事务并不会回滚。Lua 脚本可以保证隔离性,而且可以完美的支持**后面的步骤依赖前面步骤的结果**。
一文讲透 Redis 事务 (事务模式 VS Lua 脚本)
|
iOS开发 开发者
iOS 分享 第三方登录 Facebook 审核流程
iOS 分享 第三方登录 Facebook 审核流程
813 0
|
消息中间件 存储 缓存
深入解析 Kafka Exactly Once 语义设计 & 实现
本篇文章主要介绍 Kafka 如何在流计算场景下保证端到端的 Exactly Once 语义,通过其架构上的设计以及源码分析帮助读者理解背后的实现原理。什么是 Exactly-Once?消息的投递语义主要分为三种:At Most Once: 消息投递至多一次,可能会丢但不会出现重复。At Least Once: 消息投递至少一次,可能会出现重复但不会丢。Exactly Once: 消息投递正好一次
深入解析 Kafka Exactly Once 语义设计 & 实现
|
前端开发
css实现文字连续光影效果
我们的文字都使用span标签 针对这个标签设置一个颜色