Let's call an array `A` a *mountain* if the following properties hold:

  • A.length >= 3
  • There exists some 0 < i < A.length - 1 such that A[0] < A[1] < ... A[i-1] < A[i] > A[i+1] > ... > A[A.length - 1]

Given an array that is definitely a mountain, return any i such that A[0] < A[1] < ... A[i-1] < A[i] > A[i+1] > ... > A[A.length - 1].

Example 1:

Input: [0,1,0]
Output: 1

Example 2:

Input: [0,2,1,0]
Output: 1

Note:

  1. 3 <= A.length <= 10000
  2. 0 <= A[i] <= 10^6
  3. A is a mountain, as defined above.

这道题定义了一种山形的数组,说是有一个最高点,然后向两边各自降低,让我们找出山峰的位置。其实这道题跟之前那道 [Find Peak Element](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4217175.html) 非常的类似,只不过那道题有很多局部峰值,而这里道题只有一个全局峰值。题目中限定了山峰一定存在,即一定有一个最高点,反应在数组中就是最大值,那么问题就转换为了求数组中最大值的位置,最简单直接的方法就是遍历数组找出最大值的位置即可,这里使用了 STL 的内置函数 max_element() 来一行解题,参见代码如下:

解法一:

class Solution {
public:
int peakIndexInMountainArray(vector<int>& A) {
return max_element(A.begin(), A.end()) - A.begin();
}
};

由于题目中限定了山峰一定存在,所以我们也可以直接直接来找第一个下降的位置,即 A[i] > A[i+1] 的地方,那么i位置一定就是山峰了,注意i的遍历范围要去掉首尾两个数字,参见代码如下:


解法二:

class Solution {
public:
int peakIndexInMountainArray(vector<int>& A) {
for (int i = 1; i < (int)A.size() - 1; ++i) {
if (A[i] > A[i + 1]) return i;
}
return 0;
}
};

上面两种解法都是线性的时间复杂度,能不能更快一点呢?那么就只有使用二分搜索法来加快搜索速度了,其实这是博主的总结帖 [LeetCode Binary Search Summary 二分搜索法小结](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/6854825.html) 中的第五类情况,跟前的稍有不同的是 right 的初始化,之前的情况博主基本上都是用数组长度初始化 right 的,但是这里要用数组长度减1来初始化 right,因为要跟紧邻的右边的数字比较,这样初始化 right 的意义在于 mid+1 就不会越界了,参见代码如下:


解法三:

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

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/852

类似题目:

Find Peak Element

参考资料:

https://leetcode.com/problems/peak-index-in-a-mountain-array/

https://leetcode.com/problems/peak-index-in-a-mountain-array/discuss/139848/C%2B%2BJavaPython-Better-than-Binary-Search

LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)

[LeetCode] Peak Index in a Mountain Array 山形数组的顶峰坐标的更多相关文章

  1. LeetCode 852. Peak Index in a Mountain Array (山脉数组的峰顶索引)

    题目标签:Binary Search 题目给了我们一组 int array,让我们找到数组的 peak. 利用 binary search, 如果数字比它后面那个数字小,说明还在上坡,缩小范围到右半边 ...

  2. LeetCode 852. Peak Index in a Mountain Array C++ 解题报告

    852. Peak Index in a Mountain Array -- Easy 方法一:二分查找 int peakIndexInMountainArray(vector<int>& ...

  3. Leetcode之二分法专题-852. 山脉数组的峰顶索引(Peak Index in a Mountain Array)

    Leetcode之二分法专题-852. 山脉数组的峰顶索引(Peak Index in a Mountain Array) 我们把符合下列属性的数组 A 称作山脉: A.length >= 3 ...

  4. 【Leetcode_easy】852. Peak Index in a Mountain Array

    problem 852. Peak Index in a Mountain Array solution1: class Solution { public: int peakIndexInMount ...

  5. 【LeetCode】852. Peak Index in a Mountain Array 解题报告(Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 二分查找 查找最大值位置 寻找第一个下降的位置 日期 ...

  6. C#LeetCode刷题之#852-山脉数组的峰顶索引(Peak Index in a Mountain Array)

    问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/4003 访问. 我们把符合下列属性的数组 A 称作山脉: A.le ...

  7. LeetCode 852 Peak Index in a Mountain Array 解题报告

    题目要求 Let's call an array A a mountain if the following properties hold: A.length >= 3 There exist ...

  8. LeetCode算法题-Peak Index in a Mountain Array(Java实现)

    这是悦乐书的第329次更新,第352篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第199题(顺位题号是852).如果以下属性成立,我们将数组A称为山: A.length ...

  9. LeetCode 852. Peak Index in a Mountain Array(C++)

    Let's call an array A a mountain if the following properties hold: A.length >= 3 There exists som ...

随机推荐

  1. C++变量/函数命名规范

    ## 参照Google C++编程规范之变量命名 1. 变量 变量名一律小写,单词间以下划线相连.类的成员变量以下划线结尾. 普通变量命名 举例: string window_name; // OK ...

  2. 编写MyCP.java 实现类似Linux下cp XXX1 XXX2的功能

    题目:编写MyCP.java 实现类似Linux下cp XXX1 XXX2的功能 要求:MyCP支持两个参数: java MyCP -tx XXX1.txt XXX2.bin 用来把文本文件(内容为十 ...

  3. JAVA第二次实训作业

    1.一维数组的创建和遍历. 声明并创建存放4个人考试成绩的一维数组,并使用for循环遍历数组并打印分数. 要求: 首先按“顺序”遍历,即打印顺序为:从第一个人到第四个人: 然后按“逆序”遍历,即打印顺 ...

  4. systemctl: command not found

    可以使用service代替 service语法有一点区别 这里演示了错误语法和正确语法

  5. 差分线Layout的两个误区

    误区一:认为差分线可以相互之间耦合,所以可以相互之间提供回流路径,不需要地作为回流路径: 其实在信号回流分析上,差分走线和普通的单端走线的机理是一致的,即高频信号总是沿着电感最小的回路进行回流.最大的 ...

  6. OpenCV-Python-图像梯度

    图像梯度 我们知道一阶导数可以用来求极值.把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值与旁边的像素明显有区别,所以对图片局部求极值,就可以得到整幅图片的边缘信息.不过图片是二维的离散函数,导数就变成了差 ...

  7. Ubuntu系统常见问题

    搜狗拼音输入法 下载地址 : http://pinyin.sogou.com/linux/?r=pinyin 安装帮助: http://pinyin.sogou.com/linux/help.php ...

  8. Java - 数组详解(图解数组的基本操作)

    目录 什么是数组 数组的定义和内存分配 数组的赋值和访问 数组的注意事项 数组的内存图解 数组的插入 数组的删除 数组的扩容 数组的反转 首先 什么是数组 数组是一组地址连续.长度固定的具有相同类型的 ...

  9. webserver开发

    https://www.cnblogs.com/zakun/p/5387910.html

  10. 恢复数据库的redo日志文件(由于异常关机引起)

    需要事先进入sqlplus select * from v$log 打印相关文件信息 1.recover database until cancel(recover database using ba ...