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			* Revised the book * Update the book with the second revised edition * Revise base on the manuscript of the first edition
		
			
				
	
	
		
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| # 二分查找边界
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| ## 查找左边界
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| !!! question
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|     给定一个长度为 $n$ 的有序数组 `nums` ,其中可能包含重复元素。请返回数组中最左一个元素 `target` 的索引。若数组中不包含该元素,则返回 $-1$ 。
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| 回忆二分查找插入点的方法,搜索完成后 $i$ 指向最左一个 `target` ,**因此查找插入点本质上是在查找最左一个 `target` 的索引**。
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| 考虑通过查找插入点的函数实现查找左边界。请注意,数组中可能不包含 `target` ,这种情况可能导致以下两种结果。
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| - 插入点的索引 $i$ 越界。
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| - 元素 `nums[i]` 与 `target` 不相等。
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| 当遇到以上两种情况时,直接返回 $-1$ 即可。代码如下所示:
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| ```src
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| [file]{binary_search_edge}-[class]{}-[func]{binary_search_left_edge}
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| ```
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| ## 查找右边界
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| 那么如何查找最右一个 `target` 呢?最直接的方式是修改代码,替换在 `nums[m] == target` 情况下的指针收缩操作。代码在此省略,有兴趣的读者可以自行实现。
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| 下面我们介绍两种更加取巧的方法。
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| ### 复用查找左边界
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| 实际上,我们可以利用查找最左元素的函数来查找最右元素,具体方法为:**将查找最右一个 `target` 转化为查找最左一个 `target + 1`**。
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| 如下图所示,查找完成后,指针 $i$ 指向最左一个 `target + 1`(如果存在),而 $j$ 指向最右一个 `target` ,**因此返回 $j$ 即可**。
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| 请注意,返回的插入点是 $i$ ,因此需要将其减 $1$ ,从而获得 $j$ :
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| ```src
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| [file]{binary_search_edge}-[class]{}-[func]{binary_search_right_edge}
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| ```
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| ### 转化为查找元素
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| 我们知道,当数组不包含 `target` 时,最终 $i$ 和 $j$ 会分别指向首个大于、小于 `target` 的元素。
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| 因此,如下图所示,我们可以构造一个数组中不存在的元素,用于查找左右边界。
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| - 查找最左一个 `target` :可以转化为查找 `target - 0.5` ,并返回指针 $i$ 。
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| - 查找最右一个 `target` :可以转化为查找 `target + 0.5` ,并返回指针 $j$ 。
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| 代码在此省略,以下两点值得注意。
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| - 给定数组不包含小数,这意味着我们无须关心如何处理相等的情况。
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| - 因为该方法引入了小数,所以需要将函数中的变量 `target` 改为浮点数类型(Python 无须改动)。
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