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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。
52810编辑于 2023-12-18 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。
36100编辑于 2025-01-28- 来自专栏蛮三刀的后端开发专栏
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。
1.5K30发布于 2019-03-26 - 来自专栏可涵的从小白到大牛的征程
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。
24810编辑于 2024-10-16 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
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。 , %ymm6 vfmadd132ps %ymm7, %ymm7, %ymm7 vfmadd132ps %ymm8, %ymm8, %ymm8 vfmadd132ps %ymm9, %ymm9, %ymm9 sub $0x1, %rax jne .loop 所以haswell架构下fma指令的执行延迟就是5个周期。 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。
2.3K50发布于 2018-04-27 9个SQL优化技巧
大多数的接口性能问题，很多情况下都是SQL问题，在工作中，我们也会定期对慢SQL进行优化，以提高接口性能。这里总结一下常见的优化方向和策略。 过度索引：当表中存在过多的索引时，可能会导致数据库优化器在选择使用哪个索引时变得困难。这可能会导致查询性能下降，因为优化器可能选择了不是最优的索引。 为了优化这个查询，我们可以考虑以下几种方法： 索引优化： 确保在 customer_id 字段上创建索引，以加速 GROUP BY 和 WHERE 子句的执行。 条件优化： 使用WHERE条件在分组前，就把多余的数据过滤掉了，这样分组时效率就会更高一些。而不是在分组后使用having过滤数据。 深分页limit优化深分页通常指的是在处理大量数据时，用户需要浏览远离首页的页面，例如第100页、第1000页等。
1.3K10编辑于 2024-05-21- 来自专栏张伦聪的技术博客
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。
54410编辑于 2022-10-26 - 来自专栏网优小兵玩Python
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。 ? 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。 2.上行峰值速率 ---- 上行的计算和下行类似，20M带宽情况下，假设PUCCH占用2个RB，根据调度的RB数应该是2/3/5乘积原则，可用RB数为96。上行导频开销为1/7。
4K50发布于 2019-09-07 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET 9 的 LINQ 优化详解
在 .NET 9 中，微软为 LINQ（Language Integrated Query）引入了三个新的扩展方法，增强了数据查询的灵活性和表达力。 这是对 GroupBy(...).Select(g => new { g.Key, Aggregate = g.Aggregate(...) }) 的优化，性能更高且代码更简洁。 91533 • Index: https://github.com/dotnet/runtime/issues/95563 • 博客文章： • Three new LINQ methods in .NET 9 Three new LINQ methods in .NET 9 • Unlocking New Possibilities: Top LINQ Methods Introduced in .NET 9
26610编辑于 2025-07-26 - 来自专栏chenjx85的技术专栏
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 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。 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。
92230发布于 2018-09-29 - 来自专栏媒矿工厂
降低OTT的峰值带宽
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。 加强版编解码器 相对于H.264, 在不降低视频质量的前提下，HEVC、VP9和AV1分别节约了40%，40%和70%的比特率，过去由于设备支持问题，新的编解码器没有大规模部署，Bitmovin举例在H .264编码视频中加入H.265/VP9编解码方案后，在原先比特率降低的基础上进一步地压缩了34%左右的码率。
2.2K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏测试开发干货
【简历优化平台开发教程-9】目标企业 优化意向
所以，简历优化的话后期算法上，也会着重偏向检查各位简历的内容是否满足上述目标企业。
28020编辑于 2023-08-14 - 来自专栏大数据成神之路
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。
98010发布于 2020-11-24 - 来自专栏JusterZhu
.NET9 AOT的性能优化
前言 .NET9里面重要的一个优化是对于AOT预编译的内联优化，这种优化较高的提升了AOT运行的性能。本篇看下这种优化技术。 AOT优化概述 优化从来都不是简单的去掉几行代码或者改动几个机器码就行了，需要统筹考虑，以AOT优化来参考说明。 .NET9里面AOT的优化主要聚焦于内联上面。 实际上的更复杂，举个例子比如在一些编译器中，发现DEF函数里面的int变量x并没有做任何事情，激进下的优化直接把变量x也给删除了。 回到正题，上面略微了解下优化的关键点。 注意，本篇的AOT的内联优化是直接在编译阶段，无论是否有热点都会一次性的优化到可执行文件二进制的结果。我们下面继续看AOT的内联优化操作。 优化之后的代码，凸显了可见性的精简和凝练。 这依然只是部分优化，可以预见后续的.NET10,11,12等等在AOT上有更大性能的提升。 以上就是本篇内容，欢迎点赞，关注。
39000编辑于 2025-01-23 - 来自专栏desperate633
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.
50620发布于 2018-08-22 - 来自专栏Michael阿明学习之路
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 6, 5], [16,41,23,22, 6], [15,17,24,21, 7], [14,18,19,20,10], [13,14,11,10, 9] 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.
68110发布于 2020-07-13 - 来自专栏灵魂画师牧码
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) ?
95230发布于 2019-06-26 - 来自专栏软件工程师成长笔记
9月17-MySQL性能优化
MySQL性能优化策略 1、MySQL内核架构 2、索引原理与查询优化 加速MySQL高效查询数据的数据结构 二分查找（binary search） 二叉树查找（binary tree search） 务必注意影响结果集的定义是什么 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的 2）事物提交 对I/O效率提升的考虑 对安全性的考虑 HEAP内存引擎 1）频繁更新和海量读取情况下仍会存在锁定状况 索引优化 一样会产生读写锁 3）负载均衡主要使用分库方案，主从主要用于热备和故障转移 MySQL Cluster：高可用 1）同步复制 2）自动故障切换 3）自我修复 4）无共享架构，无单点故障 5）跨地域复制 9、
47230发布于 2018-10-10 - 来自专栏写代码和思考
MySQL学习笔记(9) MySQL性能优化
背景 本文讨论一些性能优化的原则和方法。 2.知识 性能优化是通过合理安排资源，调整MySQL参数，服务器环境等手段使得MySQL 运行更快，更节省资源。 常见的优化方法： 查询优化 数据库表结构设计优化 MySQL所在的服务器优化 可以从多个方面进行性能优化，原则是 尽量减少系统的瓶颈，减少资源的占用，加快系统的响应速度。 比如： 优化系统的文件系统，以提高磁盘I/O的读写速度； 优化操作系统调度策略，以提高MySQL在高负荷情况下的负载能力； 优化表结构，索引，查询语句使得查询的响应更快。 优化：尽量使用 连接JOIN 查询来代替子查询，连接查询不需要建立临时表，速度更快。 优化数据库结构 使用频率低的拆成新表 对于字段较多的表，可以将 使用频率低的字段分离出来形成新表。 优化 MySQL 服务器 硬件优化 配置较大内存 配置高速磁盘 合理分布磁盘I/O 多处理器等 优化MySQL配置文件的参数 MySQL配置参数在my.cnf ， my.ini 文件中，根据经验修改参数达到优化目的
57410发布于 2021-06-29 - 来自专栏不温卜火
HBase快速入门系列(9) | HBase优化
rowKey为1001的，SHA1后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7 原本rowKey为3001的，SHA1后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd 内存优化 HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的70%给HBase的Java堆。 基础优化 1. 优化延迟高的数据操作的等待时间 hdfs-site.xml 属性：dfs.image.transfer.timeout 解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket需要等待更长的时间 9. flush、compact、split机制 当MemStore达到阈值，将Memstore中的数据Flush进Storefile；compact机制则是把flush出来的小文件合并成大的Storefile
86730发布于 2020-10-28
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