leetcode34题。在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
其中的mid=left+(right-left)/2;是一个比较常规的优化，可以防止左右边界加和出现int数据的溢出问题。

class Solution {
public:
    vector<int> searchRange(vector<int>& nums, int target) {
        int begin=0,end=nums.size()-1,mid;
        //条件不满足就直接进行返回，如不熟悉不建议使用goto语句
		if(nums.size()==0||target<nums[0]||target>*(nums.end()-1))
			goto L1;
		while (begin<=end)
			mid = begin + (end - begin) / 2;//防止溢出
			if(nums[mid]==target){
				break;
			}else if(nums[mid]>target){
				end=mid-1;
			}else{
				begin=mid+1;
		if(nums[mid]==target){
			//获取左边界
			int left=0,right=mid,end=mid;//end临时保存mid数值
			while(left<right){
				//与下面的不同点在于，没有修正mid的位置，因为此时我们的mid总是我们的右边界左边的数值
				mid=left+(right-left)/2;
				if(nums[mid]==target){//右边界永远等于target
					right=mid;
				}else if(nums[mid]<target){
					left=mid+1;
			begin=right;
			left=end;
			right=nums.size()-1;
			while (left<right)
				//之所以是mid+1，是因为我们总是要判断左边界右边的数值，才能够收缩边界
				mid=left+(right-left)/2+1;
				if(nums[mid]==target){//左边界永远等于target
					left=mid;
				}else if(nums[mid]>target){
					right=mid-1;
			end=left;
			return vector<int>({begin,end});
		return vector<int>({-1,-1});	
				
遇到有序数组，第一反应就是二分法。
二分法主要思路：
分别在数字头和尾建两个指针，重点比较两个指针中位值与目标值的大小，当中央值比目标值小，说明目标值在中值右边，则可以直接不考虑中值左侧的那些值。
在排序数组中查找数字个数：
普通二分法：
public int search(int[] nums, int target) {
        int i = 0;
        int j = nums.length - 1;
        while (i <= j) {
利用二分法思想解题
对于有序数组，统计其中一个数字出现的次数，只要找到这个数字的左右边界即可。
而左右边界的查找可以采用二分法，以右边界为例。
给定数组 [5,7,7,8,8,10]，targe
				
【leetcode】数组专场，二分查找一、标准的二分查找二、寻找左侧边界的二分查找三、寻找右侧边界的二分查找四、逻辑统一
一、标准的二分查找
直接上正题，什么是二分查找？
顾名思义：二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，标准的折半查找，要求必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列
寻找一个数这个场景，可能也是大家比较熟悉的，即搜索一个数，如果存在，返回其索引，否则返回 -1。
int binarySearch(int[] nums, int targ
int binarySearch(int[] nums, int target) {
    int left = 0; 
    int right = nums.length - 1; // 注意
    while(left <= right) {
        int mid = left + (r
				
LeeCode34：
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。
如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。
题目解析：
查找排序数组的题目，复杂度要求O(log n)级别，显而易见要用二分法。
二分法的解题套路：
int binarySearch(vector<int> &nums, int target) {
    int left = 0, right
				
给定一个按照升序排列的整数数组nums，和一个目标值target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
你的算法时间复杂度必须是O(logn) 级别。
如果数组中不存在目标值，返回[-1, -1]。
示例 1:
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出: [3,4]
输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出: [-1,-1]
classSolution{
publi...
目录题目描述题目大意解题方法遍历二分查找日期
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/search-in-a-sorted-array-of-unknown-size/
Given an integer array sor...