今天回归了力扣的周赛，第一题完成之后，发现第二题是对第一题的性能优化。我的第一反应就是使用二分查找实现性能的优化。
二分查找的边界问题虽然以前已经搞清楚过，但是一段时间不用之后就又开始模糊了☠️，我决定写一篇文章，相当于是备忘录吧，记录一下二分查找的简单使用。（其实也是最近想尝试一下写博客来记录自己的学习之路😁）
边界问题
首先就是边界问题了，这边的边界指什么呢？
指的是left和right
注意：我所使用的方法是左闭右闭的方法
左闭右闭代表什么呢？
代表在查找的时候，left是可以取到的，right也是可以取到的。下面我写一下二分查找的一个经典模板，我会再重点的地方加上注释方便理解。
代码举例
下方代码的作用是，给定一个升序排序的
nums数组，需要查找数组中是否target元素，有则返回其对应下标，没有则返回-1。 这道题其实就是力扣的第704题:leetcode.cn/problems/bi… 大家可以去练练手。
let left = 0
let right = nums.length - 1// 注意 此处数组的长度减去 1 是为了实现左闭右闭， 使得right可以取到，即nums[right]合法。
// 注意 下方while条件中，是要写 left <= right 还是 left < right 呢？
//这个时候只需要思考我们的 "左闭右闭" 的查找范围中， left <= right 的情况是否是合法的。
//比如我取一个数组的范围是 "[3, 3]" 这代表我取数组的下标为3的元素，这明显是符合条件的。
//所以此处需要写left <= right
while (left <= right) {
let mid = Math.floor((left + right) / 2)
if (nums[mid] > target) {
// 注意 此处为什么不是 right = mid 呢？
// 因为我们的边界是左闭右闭的，所以在上次查找的时候，边界也是查找的范围，已经被查找过了
// 所以我们这个时候直接略去mid即可，下面的一个 else if 分支也是同理的
right = mid - 1
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1
} else {
return mid
}
}
return -1
总结
下面总结一下全部的内容，以后如果记忆模糊了可以直接看下面的内容✌️✌️
- 将搜索范围设置成
左闭右闭 - while 循环内的条件设置成
left <= right,因为在左闭右闭的范围中进行搜索，类似于[3， 3]的搜索范围是合理的，它代表范围是下标为3的元素。 - while 循环内的 if 判断中，当出现
nums[mid] > target的情况下，需要将执行的操作设置为right = mid - 1，原因是在左闭右闭的边界中，上一轮的查询已经将mid也放入了查询的范围中了，没有必要将mid对应的下标再放入下一轮的查询中。
希望以上的内容对你有所帮助。😉
