樣例：

給出陣列[1, 2, 1, 3, 4, 5, 7, 6]返回1, 即數值 2 所在位置, 或者6, 即數值 7 所在位置。

最簡單的想法可以通過遍歷陣列，直接模擬就可以求解了。比如，可以寫出C++的程式碼如下：

class Solution {
public:
    /**
     * @param A: An integers array.
     * @return: return any of peek positions.
     */
    int findPeak(vector<int> A) {
        int n = A.size();
        for(int i = 1; i < n - 2; ++i) {
            if(A[i - 1] < A[i] && A[i] > A[i + 1]) return i; 
        }
        // write your code here
    }
};
 

在講解二分法的階段提到這個題目，當然應該想到用二分法，因為效率更高。這裡，需要大家養成一個習慣，就是寫演算法的時候儘量考慮效率最好的情況，不論是時間上還是空間上。

怎麼用二分法呢？猛地想不到，就先想想left和right求取中值mid嘛，這是二分法的通用套路。然後，此時mid所指向的元素的值就分為三種情況了：

1. A[mid] > A[mid + 1] && A[mid] > A[mid - 1]，那麼，根據定義，mid指向的就是一個峰值

2. A[mid] < A[mid + 1]，因為A[n - 2] > A[n - 1]，那麼，一定有一個峰值存在於[mid + 1, n - 2]

3. A[mid] < A[mid - 1]，因為A[0] < A[1]，那麼，一定有一個峰值存在於[1, mid - 1]

也就是說，我們每次求得mid所指的值，都可以縮減峰值存在的範圍。

按二分法的基本套路（點選開啟連結），寫出程式碼：

class Solution:
    #@param A: An integers list.
    #@return: return any of peek positions.
    def findPeak(self, A):
        left, right = 0, len(A) - 1
        mid = (left + right) // 2
        while left <= right and (A[mid] < A[mid - 1] or A[mid] < A[mid + 1]):
            # mid 左側存在峰值
            if A[mid] < A[mid - 1]:
                right = mid - 1
            # mid 右側存在峰值
            elif A[mid] < A[mid + 1]:
                left = mid + 1
            mid = (left + right) // 2
        return mid
        # write your code here