本文主要向大家介绍了C#编程之C# 实现寻峰算法的简单优化，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习C#编程有所帮助。

//调用方法List<double> data = new List<double>{25, 8, 15, 5, 6, 10, 10, 3, 1, 20, 7}; List<int> index = getPeaksIndex(trendSign(oneDiff(Constant.data)));
//第一次寻峰（基本峰距为1）算法private double[] oneDiff(List<double> data)
{     double[] result = new double[data.Count - 1];     for (int i = 0; i < result.Length; i++)
    {
         result[i] = data[i + 1] - data[i];
    }     return result;
}private int[] trendSign(double[] data)
{     int[] sign = new int[data.Length];     for (int i = 0; i < sign.Length; i++)
    {          if (data[i] > 0) sign[i] = 1;          else if (data[i] == 0) sign[i] = 0;          else sign[i] = -1;
    }     for (int i = sign.Length - 1; i >= 0; i--)
    {          if (sign[i] == 0 && i == sign.Length - 1)
         {
              sign[i] = 1;
         }          else if (sign[i] == 0)
         {               if (sign[i + 1] >= 0)
              {
                   sign[i] = 1;
              }               else
              {
                   sign[i] = -1;
              }
         }
     }      return sign;
}private List<int> getPeaksIndex(int[] diff)
{
    List<int> data = new List<int>();     for (int i = 0; i != diff.Length - 1; i++)
    {          if (diff[i + 1] - diff[i] == -2)
         {
             data.Add(i + 1);
         }
    }     return data;//相当于原数组的下标}

以上方法并没有将峰距、边锋、峰值情况考虑在内，但已经给与我们后人一个完整的思路。

峰距情况分析：

我们可以将上述方法理解为峰距1的寻峰算法，当我们需要完成峰距为2的寻峰情况时我们需要判断

data[i]是否大于data[i+1],data[i+2],data[i-1],data[i-2]

同理按照此方法完成点数为100000，峰距为1000的寻峰，则需要进行100000的1000次方次运算，这显然需要花费大量的时间进行运算。

优化过程中，我们并不能改变峰距（即幂指数1000），但我们可以改变点数（即底数100000）的大小。从而实现运算量的降低。

 以上峰距为1的寻峰方法此时已经完成判断

data[i]是否大于data[i+1],data[i-1]

并返还峰值对应的索引列

峰距为2时，我们只需要再次对索引列中内容进行判断即可（只有在峰距为1的判断中胜出的点，才有可能在峰距为2的判断中胜出）

data[i]是否大于data[i+2],data[i-2]

此时你会发现我们需要遍历的底数已经并不是原点数100000，而是上次返还的寻峰序列个数

           //调用方法            List<double> data = new List<double>{25, 8, 15, 5, 6, 10, 10, 3, 1, 20, 7};            //峰距            int DisPeak = 3；            // 峰距为1时得到的脚标            List<int> index =getPeaksIndex(trendSign(oneDiff(Yaxis)));            //已进行的判断            int level = 1;            // 扩大峰距范围范围算法            while (DisPeak > level)            {                level++;                List<int> result = DoPeakInstance(data, index, level);                index = null;                index = result;            }
 

//扩大寻峰范围算法
       private List<int> DoPeakInstance(List<double> data, List<int> index, int level)
       {
     //相当于原数组的下标
     List<int> result = new List<int>();
     for (int i = 0; i < index.Count; i++)
     {
          //判断是否超出下界和上界
          if (index[i] - level>=0&&index[i] + level < data.Count)
          {
               if (data[index[i] + level] <= data[index[i]] && data[index[i] - level] <= data[index[i]])
               {
                    result.Add(index[i]);
               }
           }
      }
      return result;
       }

 边锋情况分析：

仔细阅读上述两算法，你会发现该算法存在一个无法避免的问题 如：

峰距是3，此时峰首部点序（点0，点1，点2）因无法向前比较，导致并没有参与到峰值计算中。 尾部点则因无法向后比较没有参与到峰值计算中。

此情况我们首先要清楚，因上述情况未参与比较的点序中，首部最多仅有一个峰值，尾部最多仅有一个峰值。

那我们把它加上就好了，美滋滋。

           //获取数据首尾两侧最大峰值（0，DisPeak）点序和（Date.CountFJ-DisPeak,Data.Count）点序
           int TopIndex = 0;            int BottomIndex = Yaxis.Count-1;            for (int i = 0; i < DisPeak; i++)
           {                if (Yaxis[i] >= Yaxis[TopIndex])
               {
                   TopIndex = i;
               }                if (Yaxis[Yaxis.Count-1 - i] >= Yaxis[BottomIndex])
               {
                   BottomIndex = Yaxis.Count - 1 - i;
               }
           }            //判断是否满足条件检索条件（首部向后点进行比较，尾部向前点进行比较，比较DisPeak个点）
           int newTopIndex = TopIndex;            int newBottomIndex = BottomIndex;            for (int i = 0; i <= DisPeak; i++)
           {                if (Yaxis[TopIndex + i] >= Yaxis[TopIndex])
               {
                   newTopIndex = TopIndex + i;
               }                if (Yaxis[BottomIndex - i] >= Yaxis[BottomIndex])
               {
                   newBottomIndex = BottomIndex - i;
               }
           }
           TopIndex = newTopIndex;
           BottomIndex = newBottomIndex;            //添加到结果序列
           if (TopIndex <= DisPeak)
           {
               index.Insert(0, TopIndex);
           }            if (BottomIndex >= Xaxis.Count - DisPeak)
           {
               index.Add(BottomIndex);
           }

最后，也就是最简单的峰值判断了。比一下就好了。

          //最小峰值
           int minPeakValue = 10;
           List<int> finalresult = new List<int>();            for (int i = 0; i < index.Count; i++)
           {                
               if (Yaxis[index[i]] >= minPeakValue)
               {
                   finalresult.Add(index[i]);
               }
           }
           index = null;
           index = finalresult;

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