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山脉数组峰值索引查找:从线性扫描到O(logN)二分查找优化

霞舞
发布: 2025-09-20 10:48:23
原创
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山脉数组峰值索引查找:从线性扫描到O(logN)二分查找优化

本文将深入探讨如何在山脉数组中查找其峰值索引。我们将首先介绍山脉数组的定义及其特性,然后分析两种主要的解决方案:一种是直观的线性扫描方法,其时间复杂度为O(N);另一种是满足O(logN)性能要求的二分查找算法。通过详细的代码示例和逻辑解析,帮助读者理解并掌握高效的峰值查找技术。

什么是山脉数组?

在深入探讨峰值查找方法之前,首先需要明确山脉数组的定义。一个数组 arr 被称作山脉数组,如果它满足以下条件:

  • arr.length >= 3:数组的长度至少为3。
  • 存在一个索引 i,满足 0 < i < arr.length - 1,使得:
    • arr[0] < arr[1] < ... < arr[i-1] < arr[i]:数组从开头到索引 i 是严格递增的。
    • arr[i] > arr[i+1] > ... > arr[arr.length-1]:数组从索引 i 到结尾是严格递减的。

简而言之,山脉数组就像一座山,先上升到最高点(峰值),然后下降。我们的目标就是找到这个最高点(峰值)的索引 i。

直观的线性扫描方法

最直接的思路是遍历整个数组,找到其中最大的元素,并记录其索引。由于山脉数组的特性,最大的元素必然是峰值。

实现原理

  1. 初始化一个变量 peakValue 来存储当前找到的最大值,以及 peakIndex 来存储其对应的索引。
  2. 遍历数组中的每一个元素。
  3. 如果当前元素的值大于 peakValue,则更新 peakValue 为当前元素的值,并更新 peakIndex 为当前元素的索引。
  4. 遍历结束后,peakIndex 即为山脉数组的峰值索引。

示例代码

public class Solution {
    public static int peakIndexInMountainArray(int[] arr) {
        int peakValue = 0; // 初始化峰值,通常取数组第一个元素或0
        int peakIndex = 0;

        // 假设数组长度至少为3,且arr[0]总是小于arr[1],所以可以从0开始比较
        // 更严谨的做法是初始化为arr[0],peakIndex=0
        if (arr.length > 0) {
            peakValue = arr[0];
        }

        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            int value = arr[i];
            if (value > peakValue) {
                peakValue = value;
                peakIndex = i;
            }
        }
        return peakIndex;
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Set 1: " + peakIndexInMountainArray(new int[]{0,1,2})); // 2
        System.out.println("Set 2: " + peakIndexInMountainArray(new int[]{0,1,0})); // 1
        System.out.println("Set 3: " + peakIndexInMountainArray(new int[]{0,2,1,0})); // 1
        System.out.println("Set 4: " + peakIndexInMountainArray(new int[]{0,10,5,2})); // 1
        System.out.println("Set 5: " + peakIndexInMountainArray(new int[]{0,100,500,2})); // 2
    }
}
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复杂度分析

  • 时间复杂度: 算法需要遍历整个数组一次,因此时间复杂度为 O(N),其中 N 是数组的长度。
  • 空间复杂度: 算法只使用了常数个额外变量,因此空间复杂度为 O(1)。

虽然线性扫描方法简单易懂且实现方便,但它不满足题目中通常要求的 O(log(arr.length)) 时间复杂度约束。对于大规模数据,我们需要更高效的算法。

高效的二分查找方法 (O(logN))

为了达到 O(logN) 的时间复杂度,我们应该考虑使用二分查找算法。山脉数组的特性(先递增后递减)使其具有局部单调性,这正是二分查找能够发挥作用的场景。

为什么选择二分查找?

山脉数组可以看作是两个有序数组的拼接:一个升序部分和一个降序部分。峰值是这两个部分的交界点。二分查找的核心思想是每次将搜索区间减半,通过比较中间元素来判断峰值可能位于哪一半,从而快速逼近目标。

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核心思想与实现逻辑

在二分查找中,我们通常关注 mid 索引处的元素及其相邻元素 arr[mid+1]。

  • 初始化 low = 0 和 high = arr.length - 1 作为搜索区间的边界。
  • 在 low < high 的循环中进行迭代。
  • 计算 mid = low + (high - low) / 2,以防止整数溢出。
  • 比较 arr[mid] 和 arr[mid+1]:
    • 如果 arr[mid] < arr[mid+1]:这说明 mid 位于山脉的上升段。峰值一定在 mid 的右侧(包括 mid+1)。因此,我们将搜索区间的下界 low 更新为 mid + 1。
    • 如果 arr[mid] > arr[mid+1]:这说明 mid 位于山脉的下降段,或者 mid 本身就是峰值。峰值可能在 mid 处,也可能在 mid 的左侧。因此,我们将搜索区间的上界 high 更新为 mid。
  • 当循环结束时 (low == high),low(或 high)就是峰值所在的索引。

示例代码

public class Solution {
    public int peakIndexInMountainArray(int[] arr) {
        int low = 0;
        int high = arr.length - 1;

        while (low < high) {
            int mid = low + (high - low) / 2;

            // 如果mid在上升段,峰值在mid的右侧
            if (arr[mid] < arr[mid + 1]) {
                low = mid + 1;
            } 
            // 如果mid在下降段,或者mid就是峰值
            // 峰值可能在mid或mid的左侧
            else { 
                high = mid;
            }
        }
        // 当low == high时,找到了峰值索引
        return low; 
    }

    public static void main(String[] args) {
        Solution sol = new Solution();
        System.out.println("Test Case [0,1,2]: " + sol.peakIndexInMountainArray(new int[]{0,1,2})); // 2
        System.out.println("Test Case [0,1,0]: " + sol.peakIndexInMountainArray(new int[]{0,1,0})); // 1
        System.out.println("Test Case [0,2,1,0]: " + sol.peakIndexInMountainArray(new int[]{0,2,1,0})); // 1
        System.out.println("Test Case [0,10,5,2]: " + sol.peakIndexInMountainArray(new int[]{0,10,5,2})); // 1
        System.out.println("Test Case [0,100,500,2]: " + sol.peakIndexInMountainArray(new int[]{0,100,500,2})); // 2
    }
}
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复杂度分析

  • 时间复杂度: 每一次迭代,搜索区间都会减半,因此时间复杂度为 O(logN),其中 N 是数组的长度。
  • 空间复杂度: 算法只使用了常数个额外变量,因此空间复杂度为 O(1)。

这种二分查找方法能够满足题目对时间复杂度的严格要求,是解决此类问题的最优方案。

注意事项

  1. 数组长度: 题目明确指出山脉数组的长度 arr.length >= 3。这意味着在进行 mid+1 操作时,我们不需要担心 mid+1 会超出数组的有效索引范围(除非 mid 已经是 arr.length - 1,但二分查找的逻辑会避免这种情况,因为 high 不会取到 arr.length - 1 并在 mid 处进行 mid+1 比较,它会在 high 缩减到峰值时停止)。
  2. 保证是山脉数组: 题目通常会保证给定的数组是一个合法的山脉数组,因此我们不需要额外编写代码来验证数组是否符合山脉数组的定义。这简化了问题,我们可以直接应用上述算法。
  3. 二分查找边界: while (low < high) 是一个常见的二分查找循环条件,它确保当 low 和 high 相等时循环终止,此时 low (或 high) 就是我们寻找的目标索引。

总结

查找山脉数组的峰值索引是一个经典的算法问题,它展示了如何利用数据结构的特性来优化算法性能。

  • 线性扫描方法简单直观,时间复杂度为 O(N),适用于对性能要求不高的场景或小型数据集。
  • 二分查找方法则利用了山脉数组的单调性,将时间复杂度优化到 O(logN),是处理大规模数据和满足高性能要求的首选方案。

理解并掌握二分查找的原理和正确实现方式,对于解决这类具有特定结构的数据查找问题至关重要。在实际开发中,根据具体的需求和约束选择合适的算法,是提高程序效率的关键。

以上就是山脉数组峰值索引查找:从线性扫描到O(logN)二分查找优化的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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