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✈️专栏：【C/C++】算法
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目录

• 一、思想
• 二、基础运用场景
• 三、整数找法分析
• • • 情况1：mid = (l + r + 1) / 2
    • 情况2：mid = (l + r ) / 2
• 四 、分查代码模板及使用条件
• • • 模板1
    • 模板2
    • 使用条件
• 五、算法边界问题分析
• 六 、基础例题
• • • 1、整数找法例题描述
    • 2、分查思路
    • 3、算法代码实现

一 、基础思想

<图片来源于百度>

如上动图所示，若在一个有序的数组中查找一个数，binary_search(二分查找）需要查找三次，而sequential_search（顺序查找）则需要11次。
由此二分的分查优点是查找次数少，查找速度快，平均性能好并且其时间复杂度O(log(n))

二
、运用场景

在一个数组内，若要查找一个数字，要求找到这个元素的算法下标（开始位置或者结束位置），并且这个数组范围内的元素都具有单调性，因此可以用二分查找法来做。

三 、基础分析

l - 左边界
r - 右边界
n - 元素个数
val - 查找元素
a[] - 原数组

情况1：mid = (l + r + 1) / 2

• 二分范围：l = 0、r = n - 1，首先二分查找≤val的最右边界
• 当a[mid] >= val时，说明第一个>=val元素的位置一定在mid处或mid的右侧，即答案的范围：[mid,r],将l更新为mid
• 否则当a[mid] < val时，说明val在mid的左侧（不包括mid），即答案范围：[l,mid - 1],将r更新为mid - 1
• 如果a[l]!=val说明没有找到该值，否则就找到了。

情况2：mid = (l + r ) / 2

• 二分范围：l = 0、r = n - 1，首先二分查找≥val的最左边界
• 当a[mid] >= val时，说明第一个>=val元素的位置一定在mid处或mid的左侧，即答案的范围：[l,mid],将r更新为mid
• 否则当a[mid] < val时，说明val在mid的右侧（不包括mid），即答案范围：[mid+1,r],将l更新为mid + 1
• 如果a[l]!=val说明没有找到该值，否则就找到了 
  。

四、代码模板及使用条件

模板1

当我们将区间[l,r]划分成[l,mid]和[mid + 1,r]时，其更新操作是r = mid或者l = mid + 1，计算mid时不需要+1，即mid = (l + r)/2。

int binary_search1(int l, int r){r = mid - 1;}}return l;//由于当 l=r 时 ,while 循环停止，//因此最后的返回值既可以是 l 也可以是 r}

使用条件

假设初始时二分区间为[l,r]，每次二分都会缩小范围，当你发现左边界l要更新为mid时，此时就要用模板2；如果左边界I更新为mid + 1,此时就使用模板1，所以模板的使用条件是根据代码而使用的
。

五、边界问题分析

假设模板2中的mid没有+1，此时mid = (l + r) / 2,就会发生边界问题  。例如当 l 和 r 相差1的时候，l + 1 = r 时，带入得，mid = (2l + 1) / 2，下取整，mid = l。左边界再次更新为l = mid = l，l更新还是l，就会发生死循环。

六、例题

<牛客网例题，点击跳转>

1、例题描述

2、思路

用二分查找第一个 >= val 的位置，查找成功则返回下标，否则返回 -1

3、代码实现

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【算法基础】整数二分查找法

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