给定一个长度为n的数组，数组内元素单调不减，问数组中第一个大于x的数是多少，如果没有则输出1的程序

这是一个经典的二分查找问题，可以使用线性搜索结合条件判断的方式来解决。如果数组已经保证单调递增，我们不需要使用二分法，因为每次比较就可以确定目标值的位置。这里是一个简单的Python示例：

def first_greater_element(nums, x):
    # 遍历数组，从头开始找第一个大于x的数
    for i in range(len(nums)):
        if nums[i] > x:
            return i + 1  # 返回索引位置，注意加1是因为数组是从0开始计数的
    # 如果遍历完都没有找到，返回1表示第一个大于x的数不存在
    return 1

# 示例
nums = [1, 3, 5, 6]
x = 4
result = first_greater_element(nums, x)
print(f"第一个大于{x}的数在数组中的位置是{result}")

这个函数的时间复杂度是O(n)，其中n是数组的长度。如果数组很大并且需要频繁查询，可以考虑对数组预处理后使用更高效的搜索算法，如排序后直接查找。

相关问题

给定一个长度为n的整型数组，请设计算法，删除该数组中所有值为K的元素

对于给定长度为n的整数数组，可以使用双指针法（Two Pointers Technique）来删除所有值为K的元素，这种方法通常适用于需要在原地修改数组的情况，不需要额外的空间复杂度。以下是步骤：

1. 初始化两个指针，一个叫left（左指针），另一个叫right（右指针），分别指向数组的起始位置（left=0）和结束位置（right=n-1）。

2. 当left小于right时，执行以下步骤：
a. 检查当前右指针所指的元素（arr[right]）是否等于K，如果等于，则将右指针向左移动一位（right--）；如果不等于，说明找到了第一个不在删除范围内的元素，将左指针向右移动一位（left++），然后继续检查右指针处的元素。

3. 迭代结束后，数组中剩余的所有元素都是值不为K的元素。由于我们只是移动了指针，而未复制或删除元素，所以空间复杂度为O(1)。

下面是一个简单的Python示例代码：

def removeElement(nums, k):
    left = 0
    for right in range(len(nums)):
        if nums[right] != k:
            nums[left] = nums[right]
            left += 1
    return left

给定一个大小为 n 的数组，找到在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

摩尔投票算法可以解决这个问题，算法的基本思想是：每次从数组中选出两个不同的元素，将其删除；如果两个元素相同，则保留一个，并将其删除。这样不断重复，最终剩下的元素就是出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

具体实现如下：

1.假设第一个元素为出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素，计数器 count 初始化为 1。

2.从第二个元素开始遍历数组，如果当前元素和计数器中的元素相同，则计数器加 1，否则计数器减 1。

3.如果计数器减为 0，则重新将下一个元素设为出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素，并将计数器设为 1。

4.最终剩下的元素即为出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。

代码实现如下（假设数组中一定存在出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素）：

def majorityElement(nums):
    candidate = nums[0]
    count = 1
    for i in range(1, len(nums)):
        if nums[i] == candidate:
            count += 1
        else:
            count -= 1
            if count == 0:
                candidate = nums[i]
                count = 1
    return candidate

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。