二分法在平时经常用到，除了查找某个key的下标以外，还有很多变形的形式。比如 STL 里的 lower_bound，upper_bound。
总结一下注意点，有这么几个：
- 数组是非递增还是非递减
- 结束条件，即while (condition) 应当是<还是<=
- 求mid应当是偏向左还是右，即 mid = (left + right) » 1, 还是 mid = (left + right + 1) » 1
- 如何得到循环不变式
- while结束后是否需要判断一次条件
整理了下常见的几个问题如下：
- 查找值key的下标，如果不存在返回-1.
- 查找值key第一次出现的下标x，如果不存在返回-1.
- 查找值key最后一次出现的下标x，如果不存在返回-1.
- 查找刚好小于key的元素下标x，如果不存在返回-1.
- 查找刚好大于key的元素下标x，如果不存在返回-1,等价于std::upper_bound.
- 查找第一个>=key的下标，如果不存在返回-1,等价于std::lower_bound.
leetcode上也有很多类似的题目。例如：Search a 2D Matrix
二分查找，必须条件是有序数组，然后不断折半，几乎每次循环都可以降低一半左右的数据量。因此是O(lgN)的方法，要注意的是二分查找要能够退出，不能陷入死循环。
二分查找用到的一个重要定义就是循环不变式，顾名思义，就是在循环中不会改变这么一个性质。举个例子，插入排序，不断的循环到新的索引，但保持前面的排序性质不变。其实就是数学归纳法，具体的定义不用管，我们在第一个例子里看下。
1. 查找值为key的下标，如果不存在返回-1.
先看一下伪代码:
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while left <= right if array[mid] > key: right = left - 1 else if array[mid] < key: left = mid + 1 else return mid return -1 |
这里面包含怎样的循环不变式呢？
如果中间值比key大，那么[mid, right]的值我们都可以忽略掉了，这些值都比key要大。
只要在[left, mid-1]里查找就是了。相反，如果中间值比key小，那么[left, mid]的值可以 忽略掉，这些值都比key要小，只要在[mid+1, right]里查找就可以了。如果相等，表示找到了， 可以直接返回。因此，循环不变式就是在每次循环里，我们都可以保证要找的index在我们新构造 的区间里。如果最后这个区间没有，那么就确实是没有
注意mid的求法，可能会int越界，但我们先不用考虑这个问题，要记住的是这点：
mid是偏向left的，即如果left=1,right=2,则mid=1。
参考代码：
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int BS(const VecInt& vec, int key) { int left = 0, right = vec.size() - 1; while (left <= right) { if (vec[mid] > key) right = mid - 1; else if (vec[mid] < key) left = mid + 1; else return mid; } return -1; } |
接着考虑一个复杂一点的问题
2. 查找值key第一次出现的下标x，如果不存在返回-1.
我们仍然考虑中间值与key的关系：
- 如果array[mid]<key，那么x一定在[mid+1, right]区间里。
- 如果array[mid]>key，那么x一定在[left, mid-1]区间里。
- 如果array[mid]≤key，那么不能推断任何关系。 比如对key=1,数组{0,1,1,2,3},{0,0,0,1,2},array[mid] = array[2] ≤ 1，但一个在左半区间，一个在右半区间。
- 如果array[mid]≥key，那么x一定在[left, mid]区间里。
综合上面的结果，我们可以采用1,4即<和≥的组合判断来实现我们的循环不变式，即循环过程中一直满足key在我们的区间里。
这里需要注意两个问题：
- 循环能否退出,我们注意到4的区间改变里是令
right = mid，如果left=right=mid时，循环是无法退出的。 换句话说，第一个问题我们始终在减小着区间，而在这个问题里，某种情况下区间是不会减小的！ - 循环退出后的判断问题，再看下我们的条件1,4组合，只是使得我们最后的区间满足了≥key，是否=key，还需要再判断一次。
参考代码:
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int BS_First(const VecInt& vec, int key) { int left = 0, right = vec.size() - 1; while (left < right)//问题1，left < right时继续，相等就break. { int mid = (left + right) >> 1; if (vec[mid] < key) left = mid + 1; else right = mid; } if (vec[left] == key)//问题2,再判断一次。 return left; return -1; } |
接下来的这个问题还有一个小小的坑，需要注意下：
3. 查找值key最后一次出现的下标x，如果不存在返回-1.
省去分析的过程，我们直接写下想到的循环不变式：
- 如果array[mid]>key，那么x一定在[left, mid-1]区间里。
- 如果array[mid]≤key, 那么x一定在[mid, right]区间里。
这里需要注意个问题：
在条件2里，实际上我们是令left=mid，但是如前面提到的，如果left=1,right=2,那么mid=left=1， 同时又进入到条件2,left=mid=1，即使我们在while设定了left < right仍然无法退出循环，解决的办法很简单： mid = (left + right + 1) >> 1 ，向右偏向就可以了。
参考代码：
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int BS_Last(const VecInt& vec, int key) { int left = 0, right = vec.size() - 1; ight = vec.size() - 1; 个key的下标以外，还有很多变形的形式。比如 STL 里的 lower_bound，upper_bound。
总结一下注意点，有这么几个：
整理了下常见的几个问题如下：
leetcode上也有很多类似的题目。例如：Search a 2D Matrix 二分查找，必须条件是有序数组，然后不断折半，几乎每次循环都可以降低一半左右的数据量。因此是O(lgN)的方法，要注意的是二分查找要能够退出，不能陷入死循环。 二分查找用到的一个重要定义就是循环不变式，顾名思义，就是在循环中不会改变这么一个性质。举个例子，插入排序，不断的循环到新的索引，但保持前面的排序性质不变。其实就是数学归纳法，具体的定义不用管，我们在第一个例子里看下。 1. 查找值为key的下标，如果不存在返回-1.先看一下伪代码:
这里面包含怎样的循环不变式呢？ 如果中间值比key大，那么[mid, right]的值我们都可以忽略掉了，这些值都比key要大。 只要在[left, mid-1]里查找就是了。相反，如果中间值比key小，那么[left, mid]的值可以 忽略掉，这些值都比key要小，只要在[mid+1, right]里查找就可以了。如果相等，表示找到了， 可以直接返回。因此，循环不变式就是在每次循环里，我们都可以保证要找的index在我们新构造 的区间里。如果最后这个区间没有，那么就确实是没有 注意mid的求法，可能会int越界，但我们先不用考虑这个问题，要记住的是这点： mid是偏向left的，即如果left=1,right=2,则mid=1。 参考代码：
接着考虑一个复杂一点的问题 2. 查找值key第一次出现的下标x，如果不存在返回-1.我们仍然考虑中间值与key的关系：
综合上面的结果，我们可以采用1,4即<和≥的组合判断来实现我们的循环不变式，即循环过程中一直满足key在我们的区间里。 这里需要注意两个问题：
参考代码:
接下来的这个问题还有一个小小的坑，需要注意下： 3. 查找值key最后一次出现的下标x，如果不存在返回-1.省去分析的过程，我们直接写下想到的循环不变式：
这里需要注意个问题： 在条件2里，实际上我们是令left=mid，但是如前面提到的，如果left=1,right=2,那么mid=left=1， 同时又进入到条件2,left=mid=1，即使我们在while设定了left < right仍然无法退出循环，解决的办法很简单： mid = (left + right + 1) >> 1 ，向右偏向就可以了。 参考代码：
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