寻找峰值

请找到数组中的一个峰值，输出其索引。一个峰值是指它的值大于其相邻的值。如果存在多个峰值，输出任意一个即可。输入格式第一行包含一个整数 n，表示数组的长度 1 ≤ n ≤ 10^4。 输出格式输出一个峰值的索引。索引从 0 开始。要找到一个严格升序然后严格递减的山脉数组中的峰值，可以使用二分查找来高效地解决这个问题。 mid right = mid; } } // 最终 left 和 right 会收敛到峰值的位置 return left;}int main 如果 nums[mid] 小于 nums[mid + 1]，说明峰值在右半部分，因此将 left 移动到 mid + 1。否则，峰值在左半部分或就是 mid，因此将 right 移动到 mid。 返回结果：当 left 和 right 收敛到同一个位置时，该位置即为峰值的索引。

寻找峰值

题目大意 https://leetcode-cn.com/problems/find-peak-element/description/ 峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。 给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，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。

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。 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。 因此，最大值所在的位置就是一个可行的峰值位置。 我们对数组 进行一次遍历，找到最大值对应的位置即可。

寻找峰值题目解析

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。 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。

浮点峰值那些事儿

这个系列的第一篇文章，先谈点轻松的，常用CPU架构浮点峰值的理论计算和实测。做性能优化，先要知己知彼，了解自己优化的CPU的能力上限。这样优化做到什么程度，心里会有数。 例如SNB桌面高端的i7 2600k，有四个核心，关闭睿频后每核心频率3.4GHz，所以这款CPU的理论浮点峰值（关闭睿频）就是（8+8）*3.4*4=217.6GFLOPS。 例如i7系列的最高版本i7 4790k，四核心，关闭睿频固定4GHz频率，那么浮点峰值就是2 * 8 * 2 * 4 * 4 = 512 GFLOPS，每个核心的峰值就是128 GFLOPS。 有了峰值性能的数据，我们在写矩阵乘法和卷积运算这些计算密集型算法的时候，就有了一个理论上限。通过测试结果与理论上限的差距，评估算法的可能优化空间。 除了浮点峰值性能，还有很多处理器的指标对我们优化和评估程序性能都有重要意义，例如内存带宽和延迟，各级cache的带宽和延迟，分支预测失败的惩罚周期...... 本文就不一一展开详述了。

寻找峰值

峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。 给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，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] = -∞。 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。

LTE--峰值速率计算

1.下行峰值速率 ---- 以20M带宽为例，可用RB为100。 1）、以常用的双天线为例，RS的图案如下图所示。可以看出每个子帧RS的开销为16/168=2/21。 ? 考虑到和RS信号重复的部分，PCFICH、PHICH和PDCCH的开销为(36-4)/168=4/21。 ? 4）、BCH时域上占用第一个子帧的第7、8、9、10符号，每4帧出现一次，频率占用中间6RB。因此BCH的开销为(4*12-4)*6/(4*12*14*100)=0.3929%。 这样下行在采用64QAM、2*2 MIMO以及编码率为1情况下，峰值速率为： 100*12*14*(1-2/21-4/21-0.1714%-0.3929%)*2*6*1000= 142.86Mbps. 协议规定的理论峰值速率在150.75Mbps。

leetcode-162-寻找峰值

题目描述： 峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。 给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，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] = -∞。 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。 要求返回vector的峰值，也就是某一个点的数值大于其左边的数值和右边的数值，返回这个点的位置。 vector可能有多个峰值，找到其中一个就可以了。 要求时间复杂度是O(logN)级别的。 1])//比右边小，那么更改left的值，进行右边这一半的寻找 left=mid+1; } } } 上述代码实测4ms

降低OTT的峰值带宽

本文是2020年4月17日来自Bitmovin的一篇Tech Talk，主题是降低OTT的峰值带宽，演讲者是来自Akamai的首席架构师Will Law和来自Bitmovin技术产品市场经理Sean McCarthy Bitmovin的核心价值驱动是提高用户的观看体验，更快更高效地使产品和服务商业化，以及优化多种参数比如成本、风险和复杂度。 本次演讲提出了6种降低峰值带宽消耗的方法以降低网络拥塞，并通过一个播放器范例演示了每种方法对视频比特率选择和平均下载速率等的变化。 1. CAE编码 CAE指通过分析视频内容的复杂度而选择最优化的编码参数，最后生成的是针对每一个视频的特定的比特率选项。 4. 由播放器限制最高比特率的播放 Bitmovin的播放器有很多特性，可以用API控制播放器来达到限制最高比特率的效果，禁止最高比特率的播放。 5.

Spark Streaming性能优化: 如何在生产环境下动态应对流数据峰值

默认情况下，Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况，其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间， batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔。这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率，也就是数据处理能力低，在设置间隔内不能完全处理当前接收速率接收的数据。如果这种情况持续过长的时间，会造成数据在内存中堆积，导致Receiver所在Executor内存溢出等问题（如果设置StorageLevel包含disk, 则内存存放不下的数据会溢写至disk, 加大延迟）。Spark 1.5以前版本，用户如果要限制Receiver的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数“spark.streaming.receiver.maxRate ”的值来实现，此举虽然可以通过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。比如：producer数据生产高于maxRate，当前集群处理能力也高于maxRate，这就会造成资源利用率下降等问题。为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，Spark Streaming 从v1.5开始引入反压机制（back-pressure）,通过动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。

4.页面优化

为什么要优化？ 优化的好处 1.提升网页响应速度 2.有利于搜索引擎搜索 3.对后期维护比较方便 怎么优化？ 1.减少请求 2.减少文件的大小 3.页面性能 4.可读性、维护性 1.图片合并 2.css文件合并 （多个css文件合并为一个、少量的行内样式、避免import的方式引入文件） 3.减少图片的大小 （选择合适的图片格式） 4.css值缩写 5.0px 中px省略 0% 0 0.5可以写成.5 6.选择器合并 7.link标签引入样式放到head标签中 8.js脚本建议放在底部，等页面加载完之后再处理 尽量用语义化的标签来编写，有利于seo 15.类型和id名，以内容语义来命名 16.避免hack 17.模块化（一系列相关的结构做成一个模块来处理） 18.必要的时候添加注释，可读性比较好 比如说代码优化 ，大家试着说一下怎么优化？

Mysql 优化存储4

优化脚本 一般此过程会非常漫长，可以写一个脚本来后台运行，或简单的控制一下IO [hunter@opti-slave ~]$ cat opti.bash #! opti.bash >> /path/to/optimize.log 2>&1 & 通过监控 optimize.log 来判断执行完成状态 也可以通过查看监控，IOPS很能反映问题 ---- 恢复备份 优化完成后 ，立刻恢复备份 start slave; 通过对比前后数据文件大小，可以明显看到优化效果 一般少也能缩减5%的空间，平均在10%左右，我自己经历最明显效果的是减少了32%的空间，对于一个大库来说，能节省不少磁盘空间 ，并且对查询性能也有一定优化效果 ---- 命令汇总 pt-table-checksum --nocheck-replication-filters --nocheck-binlog-format --

4.Mysql 优化

1.ORDER BY的优化        某些情况下，MySQL使用索引排序，尽量避免使用 filesort         即使ORDER BY与索引不完全匹配，也可以使用索引，只要索引的未使用部分和额外的 如果是这样，优化器可能不使用索引。如果SELECT*只选择索引列，则使用索引并避免排序。 * FROM t1 WHERE key_part1 = constantORDER BY key_part2; ---- 假设 key_part1不是索引或索引的一部分，在条件中作为常量条件存在，则优化器也会使用索引 为了获得文件排序操作的内存，从MySQL8.0.12开始，优化器会根据需要递增地分配内存缓冲区，直到达到sort_buffer_size系统变量指定的大小，而不是像MySQL8.0.12之前那样预先分配固定数量的

天天算法 LeetCode-162-寻找峰值

给定一个输入数组 nums，其中 nums[i] ≠ nums[i+1]，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。 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。 根据上述结论，我们就可以使用二分查找找到峰值 查找时，左指针l，右指针r，以其保持左右顺序为循环条件 根据左右指针计算中间位置m，并比较m与m+1的值，如果m较大，则左侧存在峰值，r=m，如果m+1较大 ，则右侧存在峰值，l=m+1 时间复杂度：O(logN) ?

亿级流量峰值，如何攻破？

许多大型互联网系统，如电商、社交、新闻等App或网站，动辄日活千万甚至上亿，每分钟的峰值流量在数十万以上，架构上如何应对如此高的流量峰值呢？ 流量峰值给系统带来的主要危害在于，它会瞬间产生大量对磁盘数据的读取和搜索，通常数据源是数据库或文件系统，当数据访问次数增大时，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至压垮整个数据库，导致系统卡死

找峰值 II

m - 2] > A[i][m - 1] 对于所有的 j < m, 都有 A[0][j] < A[1][j] && A[n - 2][j] > A[n - 1][j] 我们定义一个位置 [i,j] 是峰值 j] > A[i + 1][j] && A[i][j] > A[i - 1][j] && A[i][j] > A[i][j + 1] && A[i][j] > A[i][j - 1] 找到该矩阵的一个峰值元素 样例 2: 输入: [ [1, 5, 3], [4,10, 9], [2, 8, 7] ] 输出: [1,1] 解释: 只有这一个峰值 挑战 O( 注意事项 保证至少存在一个峰值, 而如果存在多个峰值, 返回任意一个即可. 2.

LintCode 寻找峰值题目分析代码

题目 你给出一个整数数组(size为n)，其具有以下特点： 相邻位置的数字是不同的 A[0] < A[1] 并且 A[n - 2] > A[n - 1] 假定P是峰值的位置则满足A[P] > A[P -1]且A[P] > A[P+1]，返回数组中任意一个峰值的位置。 注意事项 数组可能包含多个峰值，只需找到其中的任何一个即可 样例 给出数组[1, 2, 1, 3, 4, 5, 7, 6]返回1, 即数值 2 所在位置, 或者6, 即数值 7 所在位置.

枚举+优化（4）——哈希表优化实例2

例3.四平方和 思路1：枚举abcd，判断a^2^+b^2^+c^2^+d^2^是否等于N  分析规模  a：0 ~ sqrt(500000 / 4)  b：0 ~ sqrt(500000 / 3 font color = red>经验：1秒=10^8^ 思路2：枚举abc，判断N-a^2^-b^2^-c^2^是不是完全平方数  分析规模  a：0 ~ sqrt(500000 / 4) * d) == f.end()) f[c * c + d * d] = c; //枚举a，b的值 for(int a = 0;a * a <= n / 4; << c << " " << d << endl; return 0; } } } return 0; } 例4. ; return 0; } 第一次作业  先说说的思路，当时看到这题有点懵，可能还是对哈希算法掌握的不够，怎么都想不到用哈希的方法去做，索性先写了个O(N^2^)的两重循环，想着这几天学的优化

二分查找一＞寻找峰值

【剑指offer|6.寻找峰值】

0.寻找峰值 关键点: 返回任意一个峰值的下标即可 nums[-1]=nums[n]=负无穷 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 left==right,不会进该循环) , 而mid-1下标不一定存在，mid-1>=0减少边界讨论的情况 注意[left,right] 的范围就是答案所在的区域范围 最后left==right时定位到峰值的位置