《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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摘要 随着全球人口老龄化加剧、慢性病负担日益沉重以及公众对高质量医疗服务需求的不断增长,传统医疗体系正面临前所未有的压力。作为医疗服务的物质基础,传统医疗设施设备在运行效率、诊断精准度、运维成本和数据整合等方面暴露出诸多局限,成为制约医疗体系发展的瓶颈。人工智能(AI)技术的飞速发展,尤其是深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的突破,为破解这些难题提供了革命性的工具。本文旨在系统性地探讨人工智能对传统医疗设施设备的改造路径、应用现状、面临挑战及未来趋势。 论文首先剖析了传统医疗设备普遍存在的“数据孤岛”、对人工经验的强依赖、高昂的运维管理成本以及有限的诊断效率等核心问题。随后,文章重点阐述了AI改造的四大核心方向: 一、以CNN、Transformer等模型为代表的智能诊断与影像识别技术,如何赋能CT、MRI等影像设备,实现疾病的早期筛查、病灶精准分割和报告自动生成; 二、结合物联网(IoT)技术的智能设备运维与预测性维护,如何通过实时监控和数据分析,变被动维修为主动预警,显著降低设备停机率; 三、AI与HIS/EMR系统集成,如何驱动临床流程自动化与辅助决策,优化从分诊、诊疗

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