注：
二分查詢的思路很簡單，但具體寫起來，很容易在細節上搞錯，本文目標是總結常見的二分查詢寫法細節的套路
為了標明二分法程式碼中每種情況的業務邏輯和可讀性，大部分程式碼沒有做邏輯合併和程式碼優化
本文預設nums陣列是按升序排列的
隨著對二分查詢理解的深入，本文內容不定期更新，也會補充演算法題來做練手
本文同步發表於我的公眾號（年更）
1. 思路和程式碼框架
這就是所謂簡單的部分，二分查詢無非是對於一個排好序的陣列，通過檢查陣列中間位置元素值與target的大小，縮小陣列的長度範圍，直到找到target，或達到迴圈退出條件後，做近一步判斷並返回結果。
其程式碼框架如下：
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = ..., right = ...;
while(...) {
int mid = (left + right) / 2;
if(nums[mid] == target) {
...
} else if (nums[mid] > target) {
right = ...;
...
} else if (nums[mid] < target) {
left = ...;
...
}
}
}
二分查詢容易出錯的地方，是上述程式碼中省略號處應該怎麼寫才合適，比如到底是<=還是<，是left = mid 還是left = mid + 1，是right = mid還是right = mid - 1等，正確的寫法是這幾個語句恰當的組合，否則都沒法通過全部用例測試。
本文將從最基本的在一個有序陣列中找到target出發，說明幾種常見的正確組合寫法。
2. 如何在一個有序陣列中找到target
2.1 經典寫法
最經典的寫法如下：
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while(left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if(nums[mid] == target) {
return mid;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
}
}
return -1;
}
經典的寫法由於大家都熟悉，所以會忽視條件細節，所以這裡再對細節做一個說明：
- 查詢的區間範圍是[0, nums.length - 1]，左右全閉
- 每次縮小範圍時，由於mid已經檢查過了，所以縮小範圍時可以把mid去掉，且縮小後的範圍，不論是[left, mid - 1]還是[mid + 1, right]，也都是左右全閉
- 退出條件是
left <= right，即退出時，left = right + 1，且每個元素都已經檢查過一遍
FAQ：
1. 縮小範圍時，寫成left = mid 或 right = mid，有沒有問題？
不行，可能會出現死迴圈的bug。
二分查詢，如果一直沒找到target，那麼最後範圍會縮小到2個元素，即[left, right]，且num[left] < num[right]。
<1> 對於left = mid 會出現bug的情況是，如果target就是nums的最後一個元素，那麼範圍縮小到[left, right]後，繼續往下執行程式碼的結果為：
mid = (left + right) / 2 = left,
nums[mid] = nums[left] < target,
left = mid = left
所以如果不是left = mid + 1的話，範圍會定格在[left, right]兩個元素上，且在迴圈到條件範圍內，會一直死迴圈下去；
<2> 對於right = mid，可能會出現bug的情況為，如果target不在陣列中，且target 在nums陣列區間範圍內，那麼程式碼還是會執行到只剩left, right兩個元素，此時nums[left] < target < nums[right]，這樣還會有下一輪迴圈到執行，即：
left = mid + 1 = right,
mid = (left + right) / 2 = right,
nums[mid] = nums[right] > target,
right = mid = right
所以如果不是right = mid - 1，也會死迴圈下去(迴圈條件：while(left <= right))
2. 若迴圈退出條件寫成 left < right，有什麼問題？
如果條件為left < right，則當left = right時就退出了，這樣就少查了一個元素，如果這個元素就是target的話，出bug了
另外，明白了這一點，其實迴圈退出條件寫成left < right也沒關係，此時漏掉的元素就是left（也是right），再加幾行程式碼對這個元素單獨處理就好了，如：
//...
while(left < right) {
// ...
}
return nums[left] == target ? left : -1;
3. 經典寫法有什麼侷限？
如果陣列中有重複元素，且target就是重複的元素，該寫法找到的只是其中某個，如果我們需要明確找到第一個或最後一個的話，就搞不定了
2.2 更巧妙的寫法
注：這裡所謂“更巧妙”的寫法，只是為了說明這是另一種思路，在本節的經典場景下，與經典寫法本質區別不大
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length; // #1
while(left < right) { // #2
int mid = (left + right) / 2;
if(nums[mid] == target) {
return mid;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid; // #3
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
}
}
return -1;
}
說明：
- 這段程式碼與上一節有3個區別，分別在
#1、#2和#3處 - 這裡
right = nums.length而非right = nums.length - 1，且迴圈退出條件是left < right，意味著這裡的搜尋區間為[0, nums.length)，左閉右開，而後面right = mid，同樣是左閉右開，既沒把已經查過的mid包含到新範圍中，也保證了新範圍沒有漏掉未查的元素 - 迴圈退出條件是
left < right，即left == right時就退出了，由於right是“右開”的位置，此時其實已經到達右邊界了，這裡如果寫的是left <= right，則可能程式碼執行到迴圈條件邊界時，陣列已經越界了，這裡不用死記硬背 - 由於“右開”，每輪迴圈時，都不會檢索nums[right]的資料，而nums[right]其實一直是被本來迴圈之前的迴圈處理的
問題
1. 能不能寫right = mid - 1？
不建議，因為“右開”，若right = mid - 1，會丟失對mid - 1元素的檢查，這樣還得對這個元素單獨檢查處理
2. 能不能寫left = mid？
不能，因為“左閉”，直覺上就不合適，而且如果出現target比nums陣列最後一個元素還大的情況，會出現上一節分析過的bug
2.3 兩種方法的對比總結
- 迴圈條件
left <= right意味著左右全閉，其搜尋範圍始終是[left, right]，初始值分別為left = 0, right = nums.length - 1，搜尋到最後只剩left, right兩個元素時，會進行最後一輪搜尋（left==right）確認最後一個元素nums[right]是否為target； - 迴圈條件
left < right意味著左閉右開，其搜尋範圍始終是[left, right)，初始值分別為left = 0, right = nums.length，搜尋到最後只剩left, right兩個元素時，其實只有left一個元素未檢查了，此時執行mid=(left + right)/2後，nums[mid]=nums[left]完成對left的檢查，迴圈就結束 - 迴圈程式碼塊內二分的邏輯中，必須是
left = mid + 1，否則搜尋範圍縮小到只有left、right兩個元素時，可能會進入死迴圈 - 兩個迴圈條件都可以，關鍵是下面二分程式碼中匹配恰當的邏輯，左右全閉時，必須
right = mid - 1；左閉右開時，最好right = mid，避免額外的處理邏輯
3. 找陣列中重複數字target第一個？
3.1 基於經典寫法
在經典的寫法中，當nums[mid] == target時，就退出了，此時無非判斷mid位置是否為target的第一個，修改起來也很簡單，只要再判斷nums[mid - 1] == target就好了，如果nums[mid - 1] < target，則mid就是第一個，否則向左收縮搜尋範圍，即right = mid - 1 即可。程式碼如下：
public int binarySearchFirst(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1;
} else {
if (mid == 0 || nums[mid - 1] < target) {
return mid;
} else {
right = mid - 1;
}
}
}
return -1;
}
3.2 基於更巧妙的寫法
2.2節的演算法，由於nums[mid] == target時，執行 right = mid，且迴圈終止條件時left == right，所以如果target在nums陣列中，按該演算法找到的target，就是重複數字的第一個。因此，我們只需額外處理一下target不在nums數字中的情況，這個分三種情況考慮：
- target大於nums中最後一個元素，此時target 不在陣列中，二分查詢結束後，left = right = nums.length
- target在nums的區間範圍之內，此時target在陣列中，二分查詢結束後，nums[left] != target
- target小雨nums中第一個元素，此時target不在陣列中，二分查詢結束後，left = 0，且nums[left] != target，可以與上一種情況合併
因此，最終演算法為：
public int binarySearchFirst(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] == target) {
right = mid;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
}
}
// 迴圈結束後，按照上面分析的left的情況，返回恰當結果
if (left == nums.length) {
return -1;
} else if (nums[left] != target) {
return -1;
} else {
return left;
}
// 把上面壞味道的程式碼寫到一行中更好
// return left == nums.length ? -1 : (nums[left] == target ? left : -1 );
}
3.3 問題探討
3.2的思路，能否借鑑到經典寫法裡去？
不建議，思路不太順，坑填不上就是bug。
3.2 的思路，是基於左閉右開區間範圍的，如果借鑑過去，在左右全閉的區間範圍內，迴圈條件得寫成while(left <= right)，我們第2章節也探討了在經典寫法裡right = mid可能存在的bug，所以right = mid - 1也不能改，只能當nums[mid] == target時，把收縮範圍也改成right = mid - 1，但這時，收縮的範圍中不能保證還有target，這已經與3.2的思路不太一致了。不過可以繼續填坑：
- 如果收縮範圍中不包含target，我們在幾輪查詢並跳出後，此時left = right + 1，這時，如果nums[left] == target，則left就是第一個，另外，對於target不在nums區間範圍內的情況，也要單獨處理一下
- 如果收縮範圍中包含target，則經過幾輪迴圈後，無非2中情況：
- 2.1 收縮的範圍中不包含target，迴歸情況1
- 2.2 收縮範圍後，left = mid， right = mid - 1 < left，直接到達退出迴圈的條件，也迴歸到情況1
由此，填坑後的程式碼如下，看上去與3.2的程式碼有點像，但邏輯卻不完全一致，而且如果沒有3.2打底，這個寫法可能更難想清楚。
public int binarySearchFirst(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] < target) {
left = left + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1;
} else if (nums[mid] == target) {
right = mid - 1;
}
}
/*
if (left == nums.length) {
return -1;
} else if (nums[left] != target) {
return -1;
} else {
return left;
}
*/
return left == nums.length ? -1 : (nums[left] == target ? left : -1);
}
4. 找陣列中重複數字target最後一個？
4.1 基於經典寫法
與3.1 思路完成一致，程式碼如下：
public int binarySearchLast(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1;
} else if (nums[mid] == target) {
if (mid == nums.length - 1 || nums[mid + 1] > target) {
return mid;
} else {
left = mid + 1;
}
}
}
return -1;
}
4.2 基於更巧妙的寫法
繼續沿用3.2的思路反過來就可以了。找target的最後一個，把順著mid左移改成右移即可，對查詢結果的處理也類似，不過處理細節上要繞一些，再單獨說明一下：
- 要注意跳出迴圈時，left = right = mid + 1了，所以結果要返回target索引為left - 1
- target比nums第一個元素還小，則跳出迴圈時，left == 0，target的實際索引
left - 1超出左界 - target比nums最後一個元素還大時，跳出迴圈時，left = right = nums.length，nums[left - 1] != target
- target在nums的區間範圍內且target不在nums中時，跳出迴圈時，nums[left - 1] != target
最後，演算法程式碼如下：
public int binarySearchLast(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] == target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid;
}
}
return left == 0 ? -1 : (nums[left - 1] == target ? left - 1 : -1);
}
4.3 問題探討
4.2 的思路，能否借鑑到經典寫法裡去？
也不建議，硬寫的話，思路可以參考3.3章節，程式碼略。
5. 總結與擴充套件
5.1 總結
以上內容寫了很多細節，為便於理解和記憶，總結如下：
1. 二分查詢的資料區間範圍有左右全閉和左閉右開兩種，其範圍和迴圈條件如下，不能混搭：
(1)左右全閉，[0, nums.length - 1], while(left <= right)
(2)左閉右開，[0, nums.length], while(left < right)
2. 對於右邊界的收縮，對於左閉右開，必須right = mid，對於左右全閉，建議right = mid - 1，這不僅是在邏輯上保持一致，而且是避免不必要的bug
3. 對於左邊界的擴張，同樣的，需要寫left = mid + 1
4. 對於最簡單的二分查詢，由於nums[mid] == target時就退出了，最簡單最不易寫錯，而其他複雜情況，都會執行到只剩left、right兩個元素後，再做最後一次mid的計算、判斷才結束，這裡是容易出錯的地方
5. mid的取值是偏向left一側的，一輪迴圈結束後，由於left = mid + 1，所以左右全閉，退出迴圈時，left = right + 1，左閉右開時，left = right，找最後一個等於target的元素時，由於nums[mid] = target，所以這裡要返回left - 1，即mid，這個也是容易出錯的地方
6. 搞清楚了二分查詢的特點和容易出錯的地方，兩種寫法是可以相互借鑑的
5.2 擴充套件
二分查詢還有兩類常見的查詢需求，在搞明白兩種寫法的基礎上，也都可以寫出經典、巧妙和混搭三種寫法了。本文不在提供全部寫法，大家可以自己練練手。
5.2.1 查詢第一個大於等於target的元素
（1）經典寫法
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (mid == 0 || nums[mid - 1] < target) {
return mid;
} else {
right = mid - 1;
}
}
return -1;
}
(2) 巧妙寫法
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else {
right = mid;
}
}
return right == nums.length ? -1 : (nums[right] == target ? right : -1);
}
5.2.2 查詢最後一個小於等於target的元素
（1）經典寫法
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] > target) {
right = mid - 1;
} else if (mid == nums.length - 1 || nums[mid + 1] > target) {
return mid;
} else {
left = mid + 1;
}
}
return -1;
}
(2)巧妙寫法
public int binarySearch(int[] nums, int target) {
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] > target) {
right = mid;
} else {
left = mid + 1;
}
}
return left == 0 ? -1 : (nums[left - 1] == target ? left - 1 : -1);
}
6. 演算法題
後續補充
7. 參考資料
本文主要借鑑了以下內容，部分程式碼也源自於此：
- 詳解二分查詢演算法
- 極客時間，王爭老師的《資料結構與演算法之美》專欄，可以掃下面的二維碼購買閱讀
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