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<p align="center"><strong>欢迎大家<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/tqCxrMEU-ajQumL1i8im9A">参与本项目</a>，贡献其他语言版本的代码，拥抱开源，让更多学习算法的小伙伴们收益！</strong></p>
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## 704. 二分查找
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题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/
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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。
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示例 1:
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输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9
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输出: 4
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解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4
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示例 2:
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输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2
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输出: -1
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解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1
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提示：
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* 你可以假设 nums 中的所有元素是不重复的。
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* n 将在 [1, 10000]之间。
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* nums 的每个元素都将在 [-9999, 9999]之间。
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## 思路
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**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。
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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？
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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。
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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)。
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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。
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### 二分法第一种写法
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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）**。
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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：**
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* while (left <= right) 要使用 <= ，因为left == right是有意义的，所以使用 <=
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* 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
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例如在数组：1,2,3,4,7,9,10中查找元素2，如图所示：
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代码如下：（详细注释）
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```C++
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// 版本一
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class Solution {
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public:
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int search(vector<int>& nums, int target) {
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int left = 0;
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int right = nums.size() - 1; // 定义target在左闭右闭的区间里，[left, right]
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while (left <= right) { // 当left==right，区间[left, right]依然有效，所以用 <=
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int middle = left + ((right - left) / 2);// 防止溢出 等同于(left + right)/2
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if (nums[middle] > target) {
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right = middle - 1; // target 在左区间，所以[left, middle - 1]
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} else if (nums[middle] < target) {
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left = middle + 1; // target 在右区间，所以[middle + 1, right]
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} else { // nums[middle] == target
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return middle; // 数组中找到目标值，直接返回下标
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}
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}
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// 未找到目标值
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return -1;
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}
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};
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```
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### 二分法第二种写法
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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。
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有如下两点：
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* while (left < right)，这里使用 < ,因为left == right在区间[left, right)是没有意义的
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* 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]
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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**）
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代码如下：（详细注释）
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```C++
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// 版本二
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class Solution {
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public:
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int search(vector<int>& nums, int target) {
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int left = 0;
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int right = nums.size(); // 定义target在左闭右开的区间里，即：[left, right)
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while (left < right) { // 因为left == right的时候，在[left, right)是无效的空间，所以使用 <
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int middle = left + ((right - left) >> 1);
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if (nums[middle] > target) {
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right = middle; // target 在左区间，在[left, middle)中
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} else if (nums[middle] < target) {
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left = middle + 1; // target 在右区间，在[middle + 1, right)中
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} else { // nums[middle] == target
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return middle; // 数组中找到目标值，直接返回下标
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}
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}
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// 未找到目标值
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return -1;
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}
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};
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```
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## 总结
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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**？
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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。
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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。
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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。
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相信看完本篇应该对二分法有更深刻的理解了。
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## 相关题目推荐
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* [35.搜索插入位置](https://mp.weixin.qq.com/s/fCf5QbPDtE6SSlZ1yh_q8Q)
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* 34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
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* 69.x 的平方根
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* 367.有效的完全平方数
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## 其他语言版本
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Java：
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（版本一）左闭右闭区间
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```java
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class Solution {
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public int search(int[] nums, int target) {
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// 避免当 target 小于nums[0] nums[nums.length - 1]时多次循环运算
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if (target < nums[0] || target > nums[nums.length - 1]) {
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return -1;
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}
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int left = 0, right = nums.length - 1;
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while (left <= right) {
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int mid = left + ((right - left) >> 1);
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if (nums[mid] == target)
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return mid;
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else if (nums[mid] < target)
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left = mid + 1;
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else if (nums[mid] > target)
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right = mid - 1;
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}
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return -1;
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}
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}
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```
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（版本二）左闭右开区间
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```java
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class Solution {
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public int search(int[] nums, int target) {
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||
int left = 0, right = nums.length;
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while (left < right) {
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||
int mid = left + ((right - left) >> 1);
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if (nums[mid] == target)
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return mid;
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else if (nums[mid] < target)
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left = mid + 1;
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||
else if (nums[mid] > target)
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right = mid;
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}
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return -1;
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}
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}
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```
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Python：
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```python3
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class Solution:
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def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
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left, right = 0, len(nums) - 1
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while left <= right:
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middle = (left + right) // 2
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if nums[middle] < target:
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left = middle + 1
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elif nums[middle] > target:
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right = middle - 1
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else:
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return middle
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return -1
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```
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Go：
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（版本一）左闭右闭区间
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```go
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func search(nums []int, target int) int {
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high := len(nums)-1
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low := 0
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for low <= high {
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mid := low + (high-low)/2
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if nums[mid] == target {
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return mid
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} else if nums[mid] > target {
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high = mid-1
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} else {
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low = mid+1
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}
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}
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return -1
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}
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```
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（版本二）左闭右开区间
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```go
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func search(nums []int, target int) int {
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high := len(nums)
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||
low := 0
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||
for low < high {
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||
mid := low + (high-low)/2
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||
if nums[mid] == target {
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||
return mid
|
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} else if nums[mid] > target {
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high = mid
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} else {
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||
low = mid+1
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||
}
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}
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return -1
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||
}
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```
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javaScript
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```js
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// （版本一）左闭右闭区间
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var search = function(nums, target) {
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let l = 0, r = nums.length - 1;
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// 区间 [l, r]
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while(l <= r) {
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let mid = (l + r) >> 1;
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if(nums[mid] === target) return mid;
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let isSmall = nums[mid] < target;
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l = isSmall ? mid + 1 : l;
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r = isSmall ? r : mid - 1;
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}
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return -1;
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||
};
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||
// （版本二）左闭右开区间
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||
var search = function(nums, target) {
|
||
let l = 0, r = nums.length;
|
||
// 区间 [l, r）
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||
while(l < r) {
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||
let mid = (l + r) >> 1;
|
||
if(nums[mid] === target) return mid;
|
||
let isSmall = nums[mid] < target;
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||
l = isSmall ? mid + 1 : l;
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||
// 所以 mid 不会被取到
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||
r = isSmall ? r : mid;
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||
}
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||
return -1;
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||
};
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```
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* 作者微信：[程序员Carl](https://mp.weixin.qq.com/s/b66DFkOp8OOxdZC_xLZxfw)
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* B站视频：[代码随想录](https://space.bilibili.com/525438321)
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* 知识星球：[代码随想录](https://mp.weixin.qq.com/s/QVF6upVMSbgvZy8lHZS3CQ)
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