关于凸函数求最大值的下标的小讨论（斐波那契优选法/二分法/三分法）

问题：假设F是定义在整数集合的函数，并且F在区间[L,R]中先严格单调递增再严格单调递减，求最大值下标。

方法一：三分法

对于区间[ L , R ] ，在区间取左右两个三等分点M1,M2;

V1=F(M1)  V2=F(M2) 比较V1,V2的值.

若 V1

若 V1>V2 则最大值一定不在M2右侧，继续判断新区间[L,M2]

V1=V2时，为了写代码方便，可归入上面任意一类。

于是每次去掉区间的33.3%,并且计算两次F

F的计算次数约为 2*log1.5 ( n)，约为斐波那契优选法的2倍多一点

方法二：斐波那契优选法（三分法的优化）

斐波那契优选法的重点就在于代码的重用，

令区间长度R-L为某个斐波那契数（R不足时扩充R,使F对大于R的值都返回F[R]来避免大于R的值干扰结果）

用D[n]表示斐波那契数列的第n个数。

假设区间长度为D[n],那么取  M1=D[n-2],   M2=D[n-1].

V1=F(M1)  V2=F(M2) 比较V1,V2的值.

若V1

但是，此时，新区间的newM1 = 旧的M2 于是newV1的值我们已经知道了，等于V2,所以少了一次对F的计算（总共就两次，所以是少了一半）。

见下图：两行分别是旧的和新的L,M1,M2,R.其中L是绝对地址，M1,M2,R都是相对于L的地址。

另一边也是这样，就不赘述了。

V1=V2时，需归入V1>V2的区间，这是为了优先删除右区间，因为右区间是有赘余的。

由于是用的斐波那契数，由斐波那契数之间的比例关系，得到，每次删除的区间其实是38.2%,并且只用计算一次F

所以各方面都优于三分法。F的计算次数约为 log1.618 (n)

给出一个例子,在区间[0,1000000]中寻找最大值的过程：

方法三：二分法

由于区间只有上升和下降两种趋势，由F(n+1)-F(n)可判断n在极值点左侧还是右侧

所以只要二分求满足F(n+1)>F(n)的最大n，然后再+1就是答案。

每次删除一半，但每次要计算两个F，所以F的计算次数约为 2*log2(n),约为斐波那契优选法的1.4倍。

对于0到100000000的区间，三种方法的效率为：

若由F(n)推出F(n+1) 的时间相对于直接计算F(n）的时间可以忽略不计的话，二分法的F的执行次数就可以减半，这时二分法是最优的解。

如果不符合这个条件的话，还是斐波那契优选法最优，只是写起来比二分法麻烦一点。

最后附上代码：

int Count;
int F(int x){
	++Count;
	return 1000000000-abs(x-375832);
}
int Find(int Low,int Hi){
	int L=Low,M1,M2,R;//闭区间[L,L+R] ,L是绝对地址，M1,M2,R 是相对地址 
	int VL,V1,V2,VR;
	#define Func(x)  (x3){
		//printf("实际区间：%6d  %6d  %6d  %6d   相对区间：0 %6d %6d %6d\n",L,L+M1,L+M2,L+R,M1,M2,R);
		if(V1=VR&&VL>=V1&&VL>=V2) return L;
	if(V1>=V2&&V1>=VR) return L+1;
	if(V2>=VR) return L+2;
	return L+3;
}
int BinaryFind(int Low,int Hi){//[Low,Hi]
	int L=Low,R=Hi,M;//左闭右开：[L,R) 求最大的x使得F[x+1]>F[x];
	Count=0;
	while(L+1>1;
		if(F(M)F(L)?R:L;
	//printf("\n二分法：执行F函数%d次   ",Count);	
	return ANS;
}
int TriFind(int Low,int Hi){
	int L=Low,M1,M2,R=Hi;
	int V1,V2;
	Count=0;
	while(L +3 =H[1]&&H[0]>=H[2]&&H[0]>=H[3]) return L;
	if(H[1]>=H[2]&&H[1]>=H[3]) return L+1;
	if(H[2]>H[3]) return L+2;
	return L+3;
}