适合一维数据的寻优算法

一维数据的寻优算法可以采用以下几种：

1. 暴力枚举法：对于一维数据，可以直接将所有可能的情况遍历一遍，找出最优解。但是这种方法在数据量较大时会非常耗时。

2. 二分查找法：对于一维数据中的某个值，可以通过二分查找法快速地找到最优解。这种方法适合的场景是一维数据具有单调性。

3. 牛顿迭代法：如果一维数据的函数是可导的，可以使用牛顿迭代法来寻优。牛顿迭代法是一种快速的方法，但是需要先求出函数的导数。

4. 黄金分割法：黄金分割法是一种基于分治思想的寻优算法，可以在一定范围内快速地找到最优解。

这些算法各有优缺点，需要根据具体情况选择。