峰值元素是严格大于左右相邻元素的元素（边界元素只需大于唯一邻居），简单遍历时间复杂度为O(n)，而题目要求O(log n)，故需用二分查找；关键依据是nums[mid]与nums[mid+1]大小关系决定搜索方向。
什么是峰值元素，为什么不能用简单遍历
峰值元素指某个位置的值严格大于其左右邻居（边界元素只需大于唯一邻居即可）。很多人第一反应是写个 for 循环逐个比较，这确实能工作，但时间复杂度是 O(n)。而题目隐含要求是 O(log n)，说明它期待你用二分查找——因为数组虽未整体有序，但“峰值一定存在”，且局部单调性允许二分收缩区间。
关键判断依据是：nums[mid] ，说明右侧有上升趋势，峰值必在右半段（包括 <code>mid + 1）；反之则在左半段（包括 mid）。
用 std::lower_bound 或手写二分？别混淆
std::lower_bound 要求整个数组升序，不适用于峰值查找——它根本不知道“峰值”语义。必须手写二分逻辑，控制左右边界收缩方式。
实操建议：
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- 使用闭区间
[left, right]比开区间更直观，避免越界计算 - 每次比较
nums[mid]和nums[mid + 1]（而非mid - 1），可避开mid == 0的边界检查 - 循环条件用
left ，退出时 <code>left == right就是答案位置 - 当
nums[mid] ，设 <code>left = mid + 1；否则right = mid
边界处理和常见错误
最容易错的是访问越界：比如用 nums[mid - 1] 和 nums[mid + 1] 同时比较，没检查 mid == 0 或 mid == nums.size() - 1，直接触发 std::out_of_range 或未定义行为。
正确做法是只依赖单侧比较：
- 只比
nums[mid]和nums[mid + 1]，这样mid最大取到n - 2，所以初始化right = nums.size() - 2（闭区间下） - 或者统一用
mid = left + (right - left) / 2，并确保right初始为n - 1，但比较时用mid + 1 做保护——不过会增加分支，不如前者干净 - 输入为空数组？题目通常保证非空，但生产代码里仍应先断言
!nums.empty()
一个可靠、可直接粘贴的实现
int findPeakElement(const std::vector<int>& nums) {
int left = 0, right = nums.size() - 2; // 保证 mid+1 不越界
while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] < nums[mid + 1]) {
left = mid + 1;
} else {
right = mid;
}
}
return left;
}
这个版本不依赖 nums[-1] 或 nums[n] 的虚构值，逻辑清晰，边界安全。注意它返回的是任意一个峰值位置，不是所有峰值——如果需要全部，那就没法 O(log n)，得回归线性扫描。
真正容易被忽略的是：二分能成立，不是因为数组有序，而是因为“只要往高处走，就一定能走到峰顶”。这个直觉比代码本身更重要。
