自我理解的而二分查找竟然是错的？

对于二分查找，相信大家都十分的熟悉，我之前理解的二分查找一直是这个样子的

private static int binarySearch(int[] test, int val) {
    int left = 0, right = test.length - 1;
    while (left < right) {
        int mid = (right - left) / 2 + left;
        if (val > test[mid]) left = mid + 1;
        else if (val < test[mid]) right = mid;
        else return mid;
    }
    return left;
}

首先有两个细节说明一下：

1. 设置中间值 mid 的时候，正常逻辑采取的方式为 (left + right) / 2 ，但是当 left 和 right 过大时，会导致数字大小越界。为了避免不必要的内存空间的占据，可以使用 (right - left) / 2 + left 这样的方式求中间值。
2. 在不满足第一个条件 val > test[mid] 时，left = mid + 1，而为什么第二个条件时就没有选择 right = mid - 1 呢？这是要分情况讨论的点。如果在条件 while (left < right) 这样的情况下，在计算 mid 的时候就已经默认的去掉后缀的小数，从而缩小了 right 的值；再另一种情况下， while (left <= right) 的情况下，这个时候为了避免死循环，right = mid - 1 ，就必须这样设置了。 相信上面两个点大家应该很清楚，接下来说下我最初理解的二分查找是什么样的。 最初我理解的二分法，

如果说要寻找的目标是4个的话，那按照上述代码的过程，只需要执行一次，找到中点4返回就可以了，对了简单的二分法查找来说，这样效率很高。接下来我想说说我对二分法新的理解，同样是上面的简单查找

private static int binarySearch(int[] test, int val) {
    int left = 0, right = test.length - 1;
    while (left < right) {
        int mid = (right - left) / 2 + left;
        if (val > test[mid]) left = mid + 1;
        else right = mid;
    }
    return left;
}

代码的执行过程可以看作是这个样子，左右的边界一直往中间靠拢，直到不满足 while (left < right) 这样的条件为止，最后的返回值为 left 。这样算法的复杂度一直是 logn，执行的流程是长了，但是给人的代码的清爽感觉和左右向中间逼近的思想就很明确。在做一些复杂的二分查找的题目的时候，不妨试试这样的写法，让逼近过程的条件更加的简化，有助于思考和推理。
我个人觉得上述两种方法的区别在于，一种是以找到目标值为目的的，只要找到目标值，即返回；另一个倾向于左右逼近，就算找到了目标值，依旧左右逼近的思想。