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# 【题目】

峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回任何一个峰值所在位置即可。你可以假设 nums [-1] = nums [n] = -∞ 。你必须实现时间复杂度为 O (log n) 的算法来解决此问题。

# 【题解】

这道题本质上数据量不不是很大，但是如果限制到了 lgn 就很容易想象到应该是利用二分的思想来解决。暴力方法：遍历一遍，如果一个值得左右严格大于它本身，则一定是峰值但主要向借这道题学习一个思考方式

# 【迭代爬坡】

这个方法其实很容易想到，但是由于他本身一定是 O (n) 的，所以也一定不是最终优化的解。算法思想：随机一个位置，然后根据左右是否比自己值大决定往哪个方向爬坡，因为峰顶一定是单调递增的，所以一旦爬坡到某点无法继续前进，那点就一定是峰顶 (* 排除边界情况)

# 【二分优化的迭代爬坡】

其实这个思路蛮巧妙的因为迭代爬坡的特性，所以不管如何选值，只会有三种情况

nums [i] < nums [i+1] 则峰值一定在 i 的右侧
nums [i] > nums [i+1] 则峰值一定在 i 的左侧
nums [i] 是峰值

第一种情况，我们可以直接针对这个 i 抛弃掉左侧区间所有的查询
第二种情况，我们可以直接针对这个 i 抛弃掉右侧区间所有的查询
这种方式类似于二分・其实本质上可以理解为・

# 拓展二分思维方式

针对一个问题，每次减少一半查询空间即暂时理解的广义二分

算法