要在山峰数组中找到目标值，可以采用以下步骤：
找到山峰的位置
使用二分搜索来找到山峰的位置。由于山峰数组的特性是中间元素最大，可以通过比较中间元素与其相邻元素的大小来确定山峰的位置。具体来说，如果`mountainArr.get（mid） > mountainArr.get（mid + 1）`，则山峰在`mid`或`mid - 1`；否则，山峰在`mid + 1`或`mid + 2`。通过不断缩小搜索范围，最终可以找到山峰的位置`topPos`。
在山峰左侧进行二分搜索
从`topPos`开始向左进行二分搜索，寻找目标值。如果`mountainArr.get（mid） == target`，则返回`mid`；如果`mountainArr.get（mid） < target`，则在右侧继续搜索；如果`mountainArr.get（mid） > target`，则在左侧继续搜索。
在山峰右侧进行二分搜索
如果第一次二分搜索没有找到目标值，则从`topPos`开始向右进行二分搜索，寻找目标值。搜索逻辑与左侧类似。
处理边界情况
如果数组中不存在目标值，则返回`-1`。
```java
class Solution {
public int findInMountainArray（int target, MountainArray mountainArr） {
int n = mountainArr.length（）；
int topPos = findMidPos（0, n - 1, mountainArr）；
int result = BinarySearch（0, topPos, mountainArr, target）；
if （result != -1） return result；
return BinarySearch1（topPos, n - 1, mountainArr, target）；
}
private int findMidPos（int left, int right, MountainArray mountainArr） {
while （left < right） {
int mid = left + （right - left） / 2；
if （mountainArr.get（mid） > mountainArr.get（mid + 1）） {
right = mid；
} else {
left = mid + 1；
}
}
return left；
}
private int BinarySearch（int left, int right, MountainArray mountainArr, int target） {
while （left <= right） {
int mid = left + （right - left） / 2；
int midValue = mountainArr.get（mid）；
if （midValue == target） {
return mid；
} else if （midValue < target） {
left = mid + 1；
} else {
right = mid - 1；
}
}
return -1；
}
private int BinarySearch1（int left, int right, MountainArray mountainArr, int target） {
while （left <= right） {
int mid = left + （right - left） / 2；
int midValue = mountainArr.get（mid）；
if （midValue == target） {
return mid；
} else if （midValue < target） {
left = mid + 1；
} else {
right = mid - 1；
}
}
return -1；
}
}
```
这个算法的时间复杂度是O（logN），其中N是数组的长度。通过两次二分搜索，分别找到山峰的位置和目标值，从而有效地解决了问题。