《算法闯关指南：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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前言：
聚焦算法题实战，系统讲解三大核心板块：优选算法：剖析动态规划、二分法等高效策略，学会寻找“最优解”。 递归与回溯：掌握问题分解与状态回退，攻克组合、排列等难题。 贪心算法：理解“局部最优”到“全局最优”的思路，解决区间调度等问题 内容以题带点，讲解思路与代码实现，帮助大家快速提升代码能力。
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）:
--我们这里还是不讲解暴力解法了
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) { int left=1,right=arr.size()-2; while(left<right) { int mid=left+(right-left+1)/2; if(arr[mid]>arr[mid-1]) left=mid; else right=mid-1; } return left; } };算法总结&&笔记展示：
笔记字有点丑，大家见谅：
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,right=nums.size()-1; while(left<right) { int mid=left+(right-left)/2; if(nums[mid]>nums[mid+1]) right=mid; else left=mid+1; } return left; } };算法总结&&笔记展示：
笔记字有点丑，大家见谅：
结尾：
🍓 我是草莓熊 Lotso！若这篇技术干货帮你打通了学习中的卡点： 👀 【关注】跟我一起深耕技术领域，从基础到进阶，见证每一次成长 ❤️ 【点赞】让优质内容被更多人看见，让知识传递更有力量 ⭐ 【收藏】把核心知识点、实战技巧存好，需要时直接查、随时用 💬 【评论】分享你的经验或疑问（比如曾踩过的技术坑？），一起交流避坑 🗳️ 【投票】用你的选择助力社区内容方向，告诉大家哪个技术点最该重点拆解 技术之路难免有困惑，但同行的人会让前进更有方向～愿我们都能在自己专注的领域里，一步步靠近心中的技术目标！结语：本文通过两道力扣算法题(852、162)讲解二分查找在寻找数组峰值中的应用。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。
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ʕ˘ᴥ˘ʔ
づきらど
