前言
二分查找法是什么，难道是我们刚入行时候写的搜索算法吗？
还记得我们刚入行，接触算法的时候，一般都会从冒泡排序、二分查找开始入手算法，那小伙伴们会不会觉得这个算法太容易了，没有必要用一篇文章来讲解呢。
如果你有这样的疑问，那么王子问大家几个问题，看大家能否很容易的就回答的上。
你清楚二分查找法一般用于哪些查找场景吗？
你清楚循环终止条件吗？
什么时候使用<=，什么时候使用<这些你都清楚吗？
本文就与小伙伴们一起探讨几个最常用的二分查找场景：寻找一个数、寻找左侧边界、寻找右侧边界。
并对里面的实现细节做一个仔细的分析。
寻找一个数（最基本的二分查找法）
这个场景是最简单的场景，也是大家最熟悉的入门算法，即在数组中搜索一个指定的数字，如果存在返回索引，如果不存在返回-1.
直接看代码：
int binarySearch(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1; // 注意 while(left <= right) { // 注意 int mid = left+(right - left) / 2; if(nums[mid] == target) return mid; else if (nums[mid] < target) left = mid + 1; // 注意 else if (nums[mid] > target) right = mid - 1; // 注意 } return -1; }
针对于上边的代码，我们探讨几个问题。
1.为什么while循环中用的是<=而不是<?
因为我们初始化的right=nums.length-1，而不是nums.length。这两者的区别就是前者表示的是闭区间查找[left,right]，后者表示的是开区间查找[left，right）。
因为我们选择的是[left,right]闭区间查找，所以while中的条件就是left<=right.
那么什么时候应该退出循环呢？当然是找到目标值了。
if(nums[mid] == target) return mid;
如果没有找到，就会通过while循环条件终止，并返回-1,而这个while循环中的条件，用大白话来讲就是代表搜索的区间是空的，
while(left <= right)的终止条件是 left == right + 1，写成区间的形式就是 [right + 1, right]，这种情况已经把数组中所有该寻找的值寻找过了，所以直接返回 -1 是没有问题的。
while(left < right)的终止条件是 left == right，写成区间的形式就是 [right, right]，这时候搜索区间非空，还有一个数 right，但此时 while 循环终止了。也就是说索引 right被漏掉了，没有进行判断，如果这时候直接返回 -1 就可能出现错误。
这种错误我们只要在下边做些改动就可以解决。
//... while(left < right) { // ... } return nums[left] == target ? left : -1;
2.为什么 left = mid + 1，right = mid - 1？
其实只要我们明白了刚才讨论的搜索区间原则，理解这个并不难。
我们的搜索区间是[left,right]，那么当我们发现mid不是目标值的时候，应该怎么继续查找呢？当然是去查找[left,mid-1]或者是[mid+1,right]了，这个应该好理解吧。
所以如果我们nums[mid]<target的时候，代表要找的值在[mid+1，right]这一区间中，所以就有了left=mid+1。right=mid-1同理。
3.这样的写法是否可以解决所有二分查找的问题？
答案是不能的，如果给我们的nums=[1,3,3,3,4],target=3,由于是在中间二分查找，那返回的结果就是2。
但是如果我们要得到左侧边界和右侧边界，这种写法就不能实现了。
接下来我们分别说明左侧边界和右侧边界的写法。
左侧边界问题
首先我们要明白什么是左侧边界。
其实左侧边界可以理解成，这个数组中所有小于目标值的数字有几个，还是拿nums=[1,3,3,3,4],target=3来举例，它的左侧边界就是1，白话解释就是所有小于3的数字有1个。如果target=5,它的左侧边界就是5，也就是数组的长度，白话解释就是所有小于5的数字有5个。
好了，我们直接看代码：
int left_bound(int[] nums, int target) { if (nums.length == 0) return -1; int left = 0; int right = nums.length; // 注意 while (left < right) { // 注意 int mid = left+( right - left ) / 2; if (nums[mid] == target) { right = mid; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid; // 注意 } } return left; }
1.为什么没有返回 -1 的操作？如果 nums 中不存在 target 这个值，怎么办？
上边我们给大家白话解释了什么是左侧边界，那么什么时候会返回-1呢？就是没有找到目标数字的时候才会返回-1.
那么什么时候算是没有找到这个数字呢，一共有两种情况，一种情况是目标数字大于数组中的每个数字，这种情况下，left=right=nums.length。另一种情况是目标数字小于数组中的每个数字，也就是left=right=0，而且nums[0]!=target。
明白了上边的道理，我们就可以更改代码如下：
while (left < right) { //... } // target 比所有数都大 if (left == nums.length) return -1; // 类似之前算法的处理方式 return nums[left] == target ? left : -1;
2为什么 left = mid + 1，right = mid ?
这个问题其实很好解释，我们之前的区间是[left,right]闭区间，而我们现在的区间是[left,right),所以当我们发现nums[mid]<target的时候，代表目标值在[left,mid)中，所以right=mid，而nums[mid]>target的时候，代表目标值在[mid+1,right)中，所以left=mid+1.
3.如何解释nums[mid]==target的时候，right=mid
其实这个就是解决左侧边界的主要判断条件。我们找到target的时候不是直接返回索引的，而是继续缩小范围并向左收缩的，也就是缩小[left,mid)的范围，所以就有了right=mid的写法。其实明白了这里，右侧边界也是同理，向右收缩搜索范围即可，写成left=mid+1就可以了。
右侧边界
有了左侧边界的经验，我们再来看右侧边界的问题就很容易了，直接看代码:
int right_bound(int[] nums, int target) { if (nums.length == 0) return -1; int left = 0, right = nums.length; while (left < right) { int mid = left+(right-left) / 2; if (nums[mid] == target) { left = mid + 1; // 注意 } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else if (nums[mid] > target) { right = mid; } } if (left == nums.length) return -1; return nums[left-1] == target ? (left-1) : -1;// 注意 }
代码中已经标注了与左侧边界不同的地方。
1 left=mid+1刚才我们已经解释过了，不再说明。
2 为什么返回的值是left-1，而不是left
其实这个问题也好解释，因为本来我们要返回的值是mid，而在左侧边界问题中，最终结果的时候left=mid=right，所以返回left或者right都可以
而在右侧边界问题中，我们的left=mid+1=right，所以mid=left-1。
所以我们的返回值就是left-1了。
扩展
为了让大家对二分查找法印象更深刻，王子给大家分享一道扩展的题目算法，求x的平方根，题目如下：
这道题目其实也是可以用二分查找法做出来的。
求x的平方根，我们可以把搜素区间粗略的设定为[0,x]，在这个区间中进行二分查找锁定目标就可以了。
那么什么时候算是找到了目标呢，肯定是mid*mid==target，或者是mid*mid<target，而且(mid+1)*(mid+1)>target，这两种情况下mid就是我们想要的结果。
有了思路，我们来看代码：
public int mySqrt(int x) { // result用于存储结果 int left = 0, right = x, result = -1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; // 这里一定要转换成long类型，否者如果数字过大会变成负数，影响结果 if ((long) mid * mid <= x) { result = mid; left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return result; }
这里我们引入中间变量result来存储想要的结果。
值得注意的就是mid*mid一定要强转成long，因为如果数字过大超过int的范围会变成负数，影响最终答案。
总结
至此，几个最常用的二分查找场景：寻找一个数、寻找左侧边界、寻找右侧边界，王子与大家就讨论完毕了。
通过本文，小伙伴们应该对于二分查找法的细节有了更深一步的了解。就算遇到二分查找法的变形，也可以运用这种解题思维独立思考并解决问题了。
看完本文，大家可以去LeeCode的二分查找法专题中看一看，会很容易看懂其中的原理。
小伙伴们去试一试吧，入果觉得本篇文章对你有所帮助，记得关注哦。
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