题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中，找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素（数组边界以外视为负无穷），比如最后我们找到峰值a[j][i]，则有a[j][i] > a[j+1][i] && a[j][i] > a[j-1][i] && a[j][i] > a[j][i+1] && a[j][i] > a[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。
当然，最简单直接的方法就是遍历所有数组元素，判断是否为峰值，时间复杂度为o(n^2)
再优化一点求每一行（列）的最大值，再通过二分法找最大值列的峰值（具体方法可见一维数组求峰值），这种算法时间复杂度为o(logn)
这里讨论的是一种复杂度为o(n)的算法，算法思路分为以下几步：
1、找“田”字。包括外围的四条边和中间横竖两条边（图中绿色部分），比较其大小，找到最大值的位置。（图中的7）
2、找到田字中最大值后，判断它是不是局部峰值，如果是返回该坐标，如果不是，记录找到相邻四个点中最大值坐标。通过该坐标所在的象限缩小范围，继续比较下一个田字
3、当范围缩小到3*3时必定会找到局部峰值（也可能之前就找到了）
关于为什么我们选择的范围内一定存在峰值，大家可以这样想，首先我们有一个圈，我们已知有圈内至少有一个元素大于这个圈所有的元素，那么，是不是这个圈中一定有一个最大值？
可能说得有点绕，但是多想想应该能够理解，也可以用数学的反证法来证明。
算法我们理解后接下来就是代码实现了，这里我用的语言是python（初学python，可能有些用法上不够简洁请见谅），先上代码：
import numpy as np def max_sit(*n): #返回最大元素的位置 temp = 0 sit = 0 for i in range(len(n)): if(n[i]>temp): temp = n[i] sit = i return sit def dp(s1,s2,e1,e2): m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col nub = e1-s1 temp = 0 sit_row = 0 sit_col = 0 for i in range(nub): t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排 list[m1][s2+i], #中间排 list[e1][s2+i], #最后排 list[s1+i][s2], #第一列 list[s1+i][m2], #中间列 list[s1+i][e2], #最后列 temp) if(t==6): pass elif(t==0): temp = list[s1][s2+i] sit_row = s1 sit_col = s2+i elif(t==1): temp = list[m1][s2+i] sit_row = m1 sit_col = s2+i elif(t==2): temp = list[e1][s2+i] sit_row = e1 sit_col = s2+i elif(t==3): temp = list[s1+i][s2] sit_row = s1+i sit_row = s2 elif(t==4): temp = list[s1+i][m2] sit_row = s1+i sit_col = m2 elif(t==5): temp = list[s1+i][e2] sit_row = s1+i sit_col = m2 t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中 list[sit_row-1][sit_col], #上 list[sit_row+1][sit_col], #下 list[sit_row][sit_col-1], #左 list[sit_row][sit_col+1]) #右 if(t==0): return [sit_row-1,sit_col-1] elif(t==1): sit_row-=1 elif(t==2): sit_row+=1 elif(t==3): sit_col-=1 elif(t==4): sit_col+=1 if(sit_row<m1): e1 = m1 else: s1 = m1 if(sit_col<m2): e2 = m2 else: s2 = m2 return dp(s1,s2,e1,e2) f = open("demo.txt","r") list = f.read() list = list.split("\n") #对行进行切片 list = ["0 "*len(list)]+list+["0 "*len(list)] #加上下的围墙 for i in range(len(list)): #对列进行切片 list[i] = list[i].split() list[i] = ["0"]+list[i]+["0"] #加左右的围墙 list = np.array(list).astype(np.int32) row_n = len(list) col_n = len(list[0]) ans_sit = dp(0,0,row_n-1,col_n-1) print("找到峰值点位于：",ans_sit) print("该峰值点大小为：",list[ans_sit[0]+1,ans_sit[1]+1]) f.close()
首先我的输入写在txt文本文件里，通过字符串转换变为二维数组，具体转换过程可以看我上一篇博客——python中字符串转换为二维数组。（需要注意的是如果在windows环境中split后的列表没有空尾巴，所以不用加list.pop()这句话）。有的变动是我在二维数组四周加了“0”的围墙。加围墙可以再我们判断峰值的时候不用考虑边界问题。
max_sit(*n)函数用于找到多个值中最大值的位置，返回其位置，python的内构的max函数只能返回最大值，所以还是需要自己写，*n表示不定长参数，因为我需要在比较田和十（判断峰值）都用到这个函数
def max_sit(*n): #返回最大元素的位置 temp = 0 sit = 0 for i in range(len(n)): if(n[i]>temp): temp = n[i] sit = i return sit
dp(s1,s2,e1,e2)函数中四个参数的分别可看为startx，starty，endx，endy。即我们查找范围左上角和右下角的坐标值。
m1,m2分别是row 和col的中间值，也就是田字的中间。
def dp(s1,s2,e1,e2): m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col
依次比较3行3列中的值找到最大值，注意这里要求二维数组为正方形，如果为矩形需要做调整
for i in range(nub): t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排 list[m1][s2+i], #中间排 list[e1][s2+i], #最后排 list[s1+i][s2], #第一列 list[s1+i][m2], #中间列 list[s1+i][e2], #最后列 temp) if(t==6): pass elif(t==0): temp = list[s1][s2+i] sit_row = s1 sit_col = s2+i elif(t==1): temp = list[m1][s2+i] sit_row = m1 sit_col = s2+i elif(t==2): temp = list[e1][s2+i] sit_row = e1 sit_col = s2+i elif(t==3): temp = list[s1+i][s2] sit_row = s1+i sit_row = s2 elif(t==4): temp = list[s1+i][m2] sit_row = s1+i sit_row = m2 elif(t==5): temp = list[s1+i][e2] sit_row = s1+i sit_row = m2
判断田字中最大值是不是峰值，并找不出相邻最大值
t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中 list[sit_row-1][sit_col], #上 list[sit_row+1][sit_col], #下 list[sit_row][sit_col-1], #左 list[sit_row][sit_col+1]) #右 if(t==0): return [sit_row-1,sit_col-1] elif(t==1): sit_row-=1 elif(t==2): sit_row+=1 elif(t==3): sit_col-=1 elif(t==4): sit_col+=1
缩小范围，递归求解
if(sit_row
除了这种算法外，我也写一种贪心算法来求解这道题，只可惜最坏的情况下算法复杂度还是o(n^2),qaq。
大体的思路就是从中间位置起找相邻4个点中最大的点，继续把该点来找相邻最大点，最后一定会找到一个峰值点，有兴趣的可以看一下，上代码：
#!/usr/bin/python3 def dp(n): temp = (str[n],str[n-9],str[n-1],str[n+1],str[n+9]) #中 上 左 右 下 sit = temp.index(max(temp)) if(sit==0): return str[n] elif(sit==1): return dp(n-9) elif(sit==2): return dp(n-1) elif(sit==3): return dp(n+1) else: return dp(n+9) f = open(/home/nancy/桌面/demo.txt,r) list = f.read() list = list.replace( ,).split() #转换为列表 row = len(list) col = len(list[0]) str=0*(col+3) for x in list: #加围墙 二维变一维 str+=x+00 str+=0*(col+1) mid = int(len(str)/2) print(str,mid) p = dp(mid) print (p) f.close()
相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注其它相关文章！
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以上就是python如何取得二维数组局部峰值的详细内容。