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## 704. 二分查找

[力扣题目链接](https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/)

给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target  ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。

示例 1:        

```
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9     
输出: 4       
解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4     
```

示例 2:    

```
输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2     
输出: -1        
解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1        
```

提示：    

* 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
* n 将在 [1, 10000]之间。
* nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。


## 思路

**这道题目的前提是数组为有序数组**，同时题目还强调**数组中无重复元素**，因为一旦有重复元素，使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的，这些都是使用二分法的前提条件，当大家看到题目描述满足如上条件的时候，可要想一想是不是可以用二分法了。

二分查找涉及的很多的边界条件，逻辑比较简单，但就是写不好。例如到底是 `while(left < right)` 还是 `while(left <= right)`，到底是`right = middle`呢，还是要`right = middle - 1`呢？

大家写二分法经常写乱，主要是因为**对区间的定义没有想清楚，区间的定义就是不变量**。要在二分查找的过程中，保持不变量，就是在while寻找中每一次边界的处理都要坚持根据区间的定义来操作，这就是**循环不变量**规则。

写二分法，区间的定义一般为两种，左闭右闭即[left, right]，或者左闭右开即[left, right)。

下面我用这两种区间的定义分别讲解两种不同的二分写法。

### 二分法第一种写法

第一种写法，我们定义 target 是在一个在左闭右闭的区间里，**也就是[left, right] （这个很重要非常重要）**。

区间的定义这就决定了二分法的代码应该如何写，**因为定义target在[left, right]区间，所以有如下两点：**

* while (left <= right) 要使用 <= ，因为left == right是有意义的，所以使用 <=
* if (nums[middle] > target) right 要赋值为 middle - 1，因为当前这个nums[middle]一定不是target，那么接下来要查找的左区间结束下标位置就是 middle - 1

例如在数组：1,2,3,4,7,9,10中查找元素2，如图所示：

![704.二分查找](https://img-blog.csdnimg.cn/20210311153055723.jpg)

代码如下：（详细注释）

```CPP
// 版本一
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]
        while (left <= right) { // 当left==right，区间[left, right]依然有效，所以用 <=
            int middle = left + ((right - left) / 2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
            if (nums[middle] > target) {
                right = middle - 1; // target 在左区间，所以[left, middle - 1]
            } else if (nums[middle] < target) {
                left = middle + 1; // target 在右区间，所以[middle + 1, right]
            } else { // nums[middle] == target
                return middle; // 数组中找到目标值，直接返回下标
            }
        }
        // 未找到目标值
        return -1;
    }
};

```

### 二分法第二种写法

如果说定义 target 是在一个在左闭右开的区间里，也就是[left, right) ，那么二分法的边界处理方式则截然不同。

有如下两点：

* while (left < right)，这里使用 < ,因为left == right在区间[left, right)是没有意义的
* if (nums[middle] > target) right 更新为 middle，因为当前nums[middle]不等于target，去左区间继续寻找，而寻找区间是左闭右开区间，所以right更新为middle，即：下一个查询区间不会去比较nums[middle]

在数组：1,2,3,4,7,9,10中查找元素2，如图所示：（**注意和方法一的区别**）

![704.二分查找1](https://img-blog.csdnimg.cn/20210311153123632.jpg)

代码如下：（详细注释）

```CPP
// 版本二
class Solution {
public:
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.size(); // 定义target在左闭右开的区间里，即：[left, right)
        while (left < right) { // 因为left == right的时候，在[left, right)是无效的空间，所以使用 <
            int middle = left + ((right - left) >> 1);
            if (nums[middle] > target) {
                right = middle; // target 在左区间，在[left, middle)中
            } else if (nums[middle] < target) {
                left = middle + 1; // target 在右区间，在[middle + 1, right)中
            } else { // nums[middle] == target
                return middle; // 数组中找到目标值，直接返回下标
            }
        }
        // 未找到目标值
        return -1;
    }
};
```

## 总结

二分法是非常重要的基础算法，为什么很多同学对于二分法都是**一看就会，一写就废**？

其实主要就是对区间的定义没有理解清楚，在循环中没有始终坚持根据查找区间的定义来做边界处理。

区间的定义就是不变量，那么在循环中坚持根据查找区间的定义来做边界处理，就是循环不变量规则。

本篇根据两种常见的区间定义，给出了两种二分法的写法，每一个边界为什么这么处理，都根据区间的定义做了详细介绍。

相信看完本篇应该对二分法有更深刻的理解了。

## 相关题目推荐

* [35.搜索插入位置](https://programmercarl.com/0035.搜索插入位置.html)
* [34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置](https://programmercarl.com/0034.%E5%9C%A8%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%95%B0%E7%BB%84%E4%B8%AD%E6%9F%A5%E6%89%BE%E5%85%83%E7%B4%A0%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%92%8C%E6%9C%80%E5%90%8E%E4%B8%80%E4%B8%AA%E4%BD%8D%E7%BD%AE.html)
* 69.x 的平方根
* 367.有效的完全平方数






## 其他语言版本

**Java：**

（版本一）左闭右闭区间

```java
class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        // 避免当 target 小于nums[0] nums[nums.length - 1]时多次循环运算
        if (target < nums[0] || target > nums[nums.length - 1]) {
            return -1;
        }
        int left = 0, right = nums.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + ((right - left) >> 1);
            if (nums[mid] == target)
                return mid;
            else if (nums[mid] < target)
                left = mid + 1;
            else if (nums[mid] > target)
                right = mid - 1;
        }
        return -1;
    }
}
```

（版本二）左闭右开区间

```java
class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left = 0, right = nums.length;
        while (left < right) {
            int mid = left + ((right - left) >> 1);
            if (nums[mid] == target)
                return mid;
            else if (nums[mid] < target)
                left = mid + 1;
            else if (nums[mid] > target)
                right = mid;
        }
        return -1;
    }
}
```

**Python：**

（版本一）左闭右闭区间

```python
class Solution:
    def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        left, right = 0, len(nums) - 1
        
        while left <= right:
            middle = (left + right) // 2

            if nums[middle] < target:
                left = middle + 1
            elif nums[middle] > target:
                right = middle - 1
            else:
                return middle
        return -1
```

（版本二）左闭右开区间

```python
class Solution:
    def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        left,right  =0, len(nums)
        while left < right:
            mid = (left + right) // 2
            if nums[mid] < target:
                left = mid+1
            elif nums[mid] > target:
                right = mid
            else:
                return mid
        return -1
```

**Go：**

（版本一）左闭右闭区间

```go
func search(nums []int, target int) int {
    high := len(nums)-1
    low := 0
    for low <= high {
        mid := low + (high-low)/2
        if nums[mid] == target {
            return mid
        } else if nums[mid] > target {
            high = mid-1
        } else {
            low = mid+1
        }
    }
    return -1
}
```

（版本二）左闭右开区间

```go
func search(nums []int, target int) int {
    high := len(nums)
    low := 0
    for low < high {
        mid := low + (high-low)/2
        if nums[mid] == target {
            return mid
        } else if nums[mid] > target {
            high = mid
        } else {
            low = mid+1
        }
    }
    return -1
}
```

**JavaScript:**
（版本一）左闭右闭区间

```js
/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} target
 * @return {number}
 */
var search = function(nums, target) {
    let left = 0, right = nums.length - 1;
    // 使用左闭右闭区间
    while (left <= right) {
        let mid = left + Math.floor((right - left)/2);
        if (nums[mid] > target) {
            right = mid - 1;  // 去左面闭区间寻找
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;   // 去右面闭区间寻找
        } else {
            return mid;
        }
    }
    return -1;
};
```
（版本二）左闭右开区间

```js
/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} target
 * @return {number}
 */
var search = function(nums, target) {
    let left = 0, right = nums.length;
    // 使用左闭右开区间 [left, right)
    while (left < right) {
        let mid = left + Math.floor((right - left)/2);
        if (nums[mid] > target) {
            right = mid;  // 去左区间寻找
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;   // 去右区间寻找
        } else {
            return mid;
        }
    }
    return -1;
};
```

**TypeScript**

（版本一）左闭右闭区间

```typescript
function search(nums: number[], target: number): number {
    let left: number = 0, right: number = nums.length - 1;
    while (left <= right) {
        let mid: number = left + Math.floor((right - left) / 2);
        if (nums[mid] > target) {
            right = mid - 1;
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            return mid;
        }
    }
    return -1;
};
```

（版本二）左闭右开区间

```typescript
function search(nums: number[], target: number): number {
    let left: number = 0, right: number = nums.length;
    while (left < right) {
        let mid: number = left + Math.floor((right - left) / 2);
        if (nums[mid] > target) {
            right = mid;
        } else if (nums[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            return mid;
        }
    }
    return -1;
};
```

**Ruby:**

```ruby
# （版本一）左闭右闭区间

def search(nums, target)
  left, right = 0, nums.length - 1
  while left <= right	# 由于定义target在一个在左闭右闭的区间里，因此极限情况下存在left==right
    middle = (left + right) / 2
    if nums[middle] > target
      right = middle - 1
    elsif nums[middle] < target
      left = middle + 1
    else
      return middle	# return兼具返回与跳出循环的作用
    end
  end
  -1
end

# （版本二）左闭右开区间

def search(nums, target)
  left, right = 0, nums.length
  while left < right	# 由于定义target在一个在左闭右开的区间里，因此极限情况下right=left+1
    middle = (left + right) / 2
    if nums[middle] > target
      right = middle
    elsif nums[middle] < target
      left = middle + 1
    else
      return middle
    end
  end
  -1
end
```

**Swift:**

```swift
// （版本一）左闭右闭区间
func search(nums: [Int], target: Int) -> Int {
    // 1. 先定义区间。这里的区间是[left, right]
    var left = 0
    var right = nums.count - 1

    while left <= right {// 因为taeget是在[left, right]中，包括两个边界值，所以这里的left == right是有意义的
        // 2. 计算区间中间的下标（如果left、right都比较大的情况下，left + right就有可能会溢出）
        // let middle = (left + right) / 2
        // 防溢出：
         let middle = left + (right - left) / 2

        // 3. 判断
        if target < nums[middle] {
            // 当目标在区间左侧，就需要更新右边的边界值，新区间为[left, middle - 1]
            right = middle - 1
        } else if target > nums[middle] {
            // 当目标在区间右侧，就需要更新左边的边界值，新区间为[middle + 1, right]
            left = middle + 1
        } else { 
            // 当目标就是在中间，则返回中间值的下标
            return middle
        }
    }

    // 如果找不到目标，则返回-1
    return -1
}
    
// （版本二）左闭右开区间
func search(nums: [Int], target: Int) -> Int {
    var left = 0
    var right = nums.count

    while left < right {
        let middle = left + ((right - left) >> 1)

        if target < nums[middle] {
            right = middle
        } else if target > nums[middle] {
            left = middle + 1
        } else {
            return middle
        }
    }

    return -1
}

```

**Rust:**

```rust
# （版本一）左闭右闭区间

impl Solution {
    pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
        let mut left:usize = 0;
        let mut right:usize = nums.len() - 1;
        while left as i32 <= right as i32{
            let mid = (left + right) / 2;
            if nums[mid] < target {
                left = mid + 1;
            } else if nums[mid] > target {
                right = mid - 1;
            } else {
                return mid as i32;
            }
        }
        -1
    }
}

# （版本二）左闭右开区间

impl Solution {
    pub fn search(nums: Vec<i32>, target: i32) -> i32 {
        let mut left:usize = 0;
        let mut right:usize = nums.len();
        while left < right {
            let mid = (left + right) / 2;
            if nums[mid] < target {
                left = mid + 1;
            } else if nums[mid] > target {
                right = mid;
            } else {
                return mid as i32;
            }
        }
        -1
    }
}
```

**C:**
```c
int search(int* nums, int numsSize, int target){
    int left = 0;
    int right = numsSize-1;
    int middle = 0;
    //若left小于等于right，说明区间中元素不为0
    while(left<=right) {
        //更新查找下标middle的值
        middle = (left+right)/2;
        //此时target可能会在[left,middle-1]区间中
        if(nums[middle] > target) {
            right = middle-1;
        } 
        //此时target可能会在[middle+1,right]区间中
        else if(nums[middle] < target) {
            left = middle+1;
        } 
        //当前下标元素等于target值时，返回middle
        else if(nums[middle] == target){
            return middle;
        }
    }
    //若未找到target元素，返回-1
    return -1;
}
```

**PHP:**
```php
// 左闭右闭区间
class Solution {
    /**
     * @param Integer[] $nums
     * @param Integer $target
     * @return Integer
     */
    function search($nums, $target) {
        if (count($nums) == 0) {
            return -1;
        }
        $left = 0;
        $right = count($nums) - 1;
        while ($left <= $right) {
            $mid = floor(($left + $right) / 2);
            if ($nums[$mid] == $target) {
                return $mid;
            }
            if ($nums[$mid] > $target) {
                $right = $mid - 1;
            }
            else {
                $left = $mid + 1;
            }
        }
        return -1;
    }
}
```

-----------------------
<div align="center"><img src=https://code-thinking.cdn.bcebos.com/pics/01二维码一.jpg width=500> </img></div>
