这是我参与11月更文挑战的第26天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战
题3
寻找峰值
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。
示例 1：
-
输入：nums = [1,2,3,1]
-
输出：2
-
解释：3 是峰值元素，你的函数应该返回其索引 2。 示例 2：
-
输入：nums = [1,2,1,3,5,6,4]
-
输出：1 或 5
-
解释：你的函数可以返回索引 1，其峰值元素为 2；
-
或者返回索引 5， 其峰值元素为 6。
提示：
- 1 <= nums.length <= 1000
- -231 <= nums[i] <= 231 - 1
- 对于所有有效的 i 都有 nums[i] != nums[i + 1] 相关标签
- 数组
- 二分查找
使用二分法进行查找
class Solution:
def findPeakElement(self, nums: List[int]) -> int:
if len(nums) == 1:
return 0
left = 0
right = len(nums) - 1
while left < right:
row = left + (right - left)//2
if nums[row] > nums[row+1]:
right = row
else:
left = row + 1
return left
执行结果：
题4
寻找重复数
给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums ，其数字都在 1 到 n 之间（包括 1 和 n），可知至少存在一个重复的整数。
假设 nums 只有 一个重复的整数 ，找出 这个重复的数 。
你设计的解决方案必须不修改数组 nums 且只用常量级 O(1) 的额外空间。
示例 1：
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输入：nums = [1,3,4,2,2]
-
输出：2 示例 2：
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输入：nums = [3,1,3,4,2]
-
输出：3 示例 3：
-
输入：nums = [1,1]
-
输出：1 示例 4：
-
输入：nums = [1,1,2]
-
输出：1
提示：
-
1 <= n <= 105
-
nums.length == n + 1
-
1 <= nums[i] <= n
-
nums 中 只有一个整数 出现 两次或多次 ，其余整数均只出现 一次 进阶：
-
如何证明 nums 中至少存在一个重复的数字?
-
你可以设计一个线性级时间复杂度 O(n) 的解决方案吗？ 相关标签
-
位运算
-
数组
-
双指针
-
二分查找
思路： 集合
class Solution:
def findDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
res = set()
for row in nums:
if row in res:
return row
else:
res.add(row)
执行结果：
题5
计算右侧小于当前元素的个数
给你一个整数数组 nums ，按要求返回一个新数组 counts 。数组 counts 有该性质： counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于 nums[i] 的元素的数量。
示例 1：
-
输入：nums = [5,2,6,1]
-
输出：[2,1,1,0] 解释：
-
5 的右侧有 2 个更小的元素 (2 和 1)
-
2 的右侧仅有 1 个更小的元素 (1)
-
6 的右侧有 1 个更小的元素 (1)
-
1 的右侧有 0 个更小的元素 示例 2：
-
输入：nums = [-1]
-
输出：[0] 示例 3：
-
输入：nums = [-1,-1]
-
输出：[0,0]
提示：
- 1 <= nums.length <= 105
- -104 <= nums[i] <= 104 相关标签
- 树状数组
- 线段树
- 数组
- 二分查找
- 分治
- 有序集合
- 归并排序
第一想法： 两个for循环判断是否比当前数据小，但是写完之后发现 超时啦。。。。
于是查找一些资料，发现一个很好用的模块： docs.python.org/3/library/b…
python 封装了很多的函数方法，可以直接用哦，这里就用到了 bisect.bisect_left 进行二分查找
于是就有了下面的代码:
class Solution:
def countSmaller(self, nums: List[int]) -> List[int]:
ans = []
res = []
for row in reversed(nums):
idx = bisect.bisect_left(ans, row)
res.append(idx)
ans.insert(idx,row)
return res[::-1]
执行结果：
