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。
说明:
你的解法应该是 O(logN) 时间复杂度的。
来源：力扣（LeetCode）
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解答
写在前面注意这道题的条件是nums[-1] = nums[n] = -∞ ，也就是说，左右两边是最小值，那么只要数组中有个值就肯定会有峰值，毕竟如果画个图像的话，肯定会出现那个转折点，高数忘得差不多了，应该是斜线为0，一次函数中的k。
解法1：可以直接遍历，因为左右两边都是最小值，所以第一个元素就是递增，那么只要有一个减小的元素，说明就出现了峰值。
1 class Solution {
2 public int findPeakElement(int[] nums) {
3 for(int i=0;i<nums.length-1;i++)
4 {
5 if(nums[i]>nums[i+1])
6 return i;
7 }
8 return nums.length-1;
9 }
10 }
也可以从两边同时开始，但是复杂度都是一样的，都是On，这又说明了，在一个（0~n）的循环中，如果你缩短循环次数，但是你每次循环要做的个数变成2倍的话，还是一样的，说明一次做多个但是只要是你都做了，就是并不会降低复杂度，只有某些元素直接跳过，这样才会降低复杂度。
1 class Solution {
2 public int findPeakElement(int[] nums) {
3
4 for(int i=0;i<nums.length-1;i++)
5 {
6 if(nums[i]>nums[i+1])
7 return i;
8 if(nums[nums.length-1-i]>nums[nums.length-2-i])
9 return nums.length-1-i;
10 }
11 return nums.length-1;
12 }
13 }
解法2：利用二分法，有关二分法的变种实在太多，每次都会又新的发现，你以为掌握的，其实实在是太少，
1.纯正的二分查找是利用数组有序而将双指针逼近查找有没有命中target，这是最初学习的，我一般喜欢在while循环里面判断条件
while(l<=r) 但是这样写要非常注意最后的结果究竟是l还是r，因为最后跳出循环的时候l，r是不相同的，所以这里要注意。
2.l，r，mid的关系，这三个的关系十分烦人且难搞，究竟l=mid+1，还是l=mid，还是说r=mid-1，r=mid，这都是需要考虑的，尤其是循环判断条件的l是不是包括等于r的情况，不然很有可能是跳不出循环的，一般来说l==r 是要配合mid+1，mid-1使用的，不然可能会出现l==r，然后一直死在这里，
一般l<r,应该是可以用mid+1，mid的，也即是可以不用强迫每一步都跳过边界。
这里提供两种的二分。
1 class Solution {
2 public int findPeakElement(int[] nums) {
3 int l=0;
4 int r=nums.length-1;
5 while(l<r)
6 {
7 int mid=l+(r-l)/2;
8 if(nums[mid]<nums[mid+1])
9 l=mid+1;
10 else
11 r=mid;
12 }
13 return l;
14 }
15 }
1 class Solution {
2 public int findPeakElement(int[] nums) {
3 int l=0;
4 int r=nums.length-1;
5 while(l<=r)
6 {
7 int mid=l+(r-l)/2;
8 if(mid<r&&nums[mid]<nums[mid+1])
9 l=mid+1;
10 else if(mid>l&&nums[mid]<nums[mid-1])
11 r=mid-1;
12 else
13 return mid;
14 }
15 return l;
16 }
17 }
总之，二分的条件还是比较多的，需要自己小心，要不要加等号，要不要+1，-1都是需要考虑的，还是需要根据题目的意思来吧，这道题主要是往中间夹。