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搜索插入位置（题号35）
题目
给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。
请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。
示例 1:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 5
输出: 2
示例 2:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 2
输出: 1
示例 3:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 7
输出: 4
示例 4:
输入: nums = [1,3,5,6], target = 0
输出: 0
示例 5:
输入: nums = [1], target = 0
输出: 0
提示:
1 <= nums.length <= 104-104 <= nums[i] <= 104nums为无重复元素的升序排列数组-104 <= target <= 104
链接
解释
这题啊，这题是简我击（简单题我重拳出击）。
如果不看题目上的强制要求：
请必须使用时间复杂度为
O(log n)的算法。
那么实际操作会非常简单，直接遍历一次就好，如果运气好甚至都不用走完，但这样做的时间复杂度就是O(n)了，并不符合题目的规范，这个o(nlogn)就明显告诉我们使用二分去操作。
其实这个二分只要最简单的二分就好了，每次只需要根据mid来更新left和right的位置，直到left大于right就结束，所以while的循环条件就是left <= right。
说到这就再看看二分的基本原理吧，首先这是一个升序的数组，且没有重复项。
那么mid就是左指针和右指针和的一半，然后用地板除取整数，注意这里不是四舍五入，就是单纯的取整数部分，小数部分不要。这里不要小数部分是有原因的，因为后续赋值的时候会在mid的基础上+1或者-1，如果四舍五入了，就会出现增加两个数字的情况，这是不可取的。
取到mid之后，如果mid比目标值大，那就证明目标值在数组的前半段，将right赋值为mid-1即可；如果mid比目标值小，那证明目标值在数组后半段，此时将left赋值为mid+1即可。为什么要+1呢？因为mid已经被排除在外了，在将mid带入存在区间没有意义，更重要的是因为循环终止条件是left <= right，如果不对mid进行+1或-1操作，left永远不会比right大，那么此时循环永远不会终止，死循环也就产生了。
回到题目本身，为什么最后的left值就是target的位置呢？有两种情况：
-
target存在于数组中循环会一直走到
right+1的那一部分，此时right被赋值给mid-1，right会不断变小，直到right < left，此时的left就会是答案了 -
target不存在于数组中不存在于数组中就简单一些了，只需要定位到一个位置，此时的左指针应该比
target小，右指针应该比target大，那么此时的左指针自然就是target应该插入的位置了
说了这么多，直接看看代码吧
自己的答案（双指针）
var searchInsert = function(nums, target) {
let left = 0, right = nums.length - 1
while (left <= right) {
const mid = ~~((left + right) / 2)
if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1
} else {
right = mid - 1
}
}
return left
};
跟上面说的思路一样，一直循环到终止条件的位置，没啥可说的。
官方的解答（双指针）
var searchInsert = function(nums, target) {
const n = nums.length;
let left = 0, right = n - 1, ans = n;
while (left <= right) {
let mid = ((right - left) >> 1) + left;
if (target <= nums[mid]) {
ans = mid;
right = mid - 1;
} else {
left = mid + 1;
}
}
return ans;
};
官方答案感觉有点多此一举的意思，非要存个ans变量，可能是处于代码理解层面的优化，这里就不得而知了。
PS：想查看往期文章和题目可以点击下面的链接：
这里是按照日期分类的👇
经过有些朋友的提醒，感觉也应该按照题型分类
这里是按照题型分类的👇
