二分查找（Binary Search）算法，也叫折半查找算法，是一种针对有序数据集合的查找算法。
1-二分查找的思想
我们生活中猜数字的游戏，告诉你一个数据范围，比如0-100，然后你说出一个数字，我告诉你的目标数字比你的大还是小，你继续猜，根据二分查找的思想，你只要几次就可以猜中。比如目标值68。
每次猜一个数字，通过告知结果后，排除掉一半的数字，这种思想就是二分查找。
二分查找针对的是一个有序的数据集合，查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比，将待查找的区间缩小为之前的一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为0。
折半的思想从而使得二分查找的时间复杂度是O(logn)。这是一种极其高效的时间复杂度；因为logn是一个非常“恐怖”的数量级，即便n非常非常大，对应的logn也很小。比如n等于2的32次方，大约是42亿。也就是说，如果我们在42亿个数据中用二分查找一个数据，最多需要比较32次。
2-二分查找实现
假设数组中不存在重复的元素（数组中的元素有序，并且从小到大排序好），查找数组中是否存在某个元素，存在就返回元素在数组中的下标；不存在就返回-1。
/**
* 查询数组中等于 target 的 索引
* 数组中没有重复的元素
*
* @param array 待查找的数组
* @param target 目标值
* @return 数组下标索引，没有查询到返回-1
*/
private static int binarySearch01(int[] array, int target) {
int low = 0;
int high = array.length - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (array[mid] == target) {
return mid;
}
if (array[mid] > target) {
high = mid - 1;
}
if (array[mid] < target) {
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}3-二分查找的特点
(1)二分查找依赖的是顺序表结构，简单点说就是数组。
(2)二分查找针对的是有序数据。
(3)数据量太小不适合二分查找。但是如果数据之间的比较操作非常耗时，不管数据量大小，我都推荐使用二分查找。比如，数组中存储的都是长度超过300的字符串，如此长的两个字符串之间比对大小，就会非常耗时。我们需要尽可能地减少比较次数，而比较次数的减少会大大提高性能，这个时候二分查找就比顺序遍历更有优势。
(4)数据量太大也不适合二分查找。二分查找的底层需要依赖数组这种数据结构，而数组为了支持随机访问的特性，要求内存空间连续，对内存的要求比较苛刻。
4-二分查找的变形问题
4.1-查找第一个值等于给定值的元素
上面的二分查找算法中，要求数组中存在不重复的数字，现在我们取消这个限制，查找数组中第一个值等于给定值的元素。
/**
* 查询数组中第一个等于target的数字，返回数组的索引
*
* @param array 目前数组
* @param target 目标值
* @return 数组下标索引，没有查询到返回-1
*/
private static int binarySearch02(int[] array, int target) {
int low = 0;
int high = array.length - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (array[mid] == target) {
if ((mid == 0) || array[mid - 1] != target) {
return mid;
} else {
high = mid - 1;
}
}
if (array[mid] > target) {
high = mid - 1;
}
if (array[mid] < target) {
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}如果mid等于0，那这个元素已经是数组的第一个元素，那它肯定是我们要找的；如果mid不等于0，但a[mid]的前一个元素a[mid-1]不等于value，那也说明a[mid]就是我们要找的第一个值等于给定值的元素。
4.2-查找最后一个值等于给定值的元素
要求数组中存在不重复的数字，现在我们取消这个限制，查找数组中最后一个值等于给定值的元素。
/**
* 查询数组中最后一个等于target的数字，返回数组的索引
*
* @param array 目前数组
* @param target 目标值
* @return 数组下标索引，没有查询到返回-1
*/
private static int binarySearch03(int[] array, int target) {
int low = 0;
int maxIndex = array.length - 1;
int high = array.length - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (array[mid] == target) {
if ((mid == maxIndex) || array[mid + 1] != target) {
return mid;
} else {
low = mid + 1;
}
}
if (array[mid] > target) {
high = mid - 1;
}
if (array[mid] < target) {
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}如果a[mid]这个元素已经是数组中的最后一个元素了，那它肯定是我们要找的；如果a[mid]的后一个元素a[mid+1]不等于value，那也说明a[mid]就是我们要找的最后一个值等于给定值的元素。如果我们经过检查之后，发现a[mid]后面的一个元素a[mid+1]也等于value，那说明当前的这个a[mid]并不是最后一个值等于给定值的元素。我们就更新low=mid+1，因为要找的元素肯定出现在[mid+1, high]之间。
4.3-查找第一个大于等于给定值的元素
对于a[mid]大于等于给定值value的情况，我们要先看下这个a[mid]是不是我们要找的第一个值大于等于给定值的元素。如果a[mid]前面已经没有元素，或者前面一个元素小于要查找的值value，那a[mid]就是我们要找的元素。如果a[mid-1]也大于等于要查找的值value，那说明要查找的元素在[low, mid-1]之间，所以，我们将high更新为mid-1。
/**
* 查询数组中查找第一个大于等于给定值的元素，返回数组的索引
*
* @param array 目前数组
* @param target 目标值
* @return 数组下标索引，没有查询到返回-1
*/
private static int binarySearch04(int[] array, int target) {
int low = 0;
int high = array.length - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (array[mid] >= target) {
if ((mid == 0) || array[mid - 1] < target) {
return mid;
} else {
high = mid - 1;
}
} else {
low = mid + 1;
}
}
return -1;
}4.4-查找最后一个小于等于给定值的元素
对于a[mid]小于等于给定值value的情况，我们要先看下这个a[mid]是不是我们要找的最后一个值小于等于给定值的元素。如果a[mid]后面已经没有元素，或者后面一个元素大于要查找的值value，那a[mid]就是我们要找的元素。如果a[mid+1]也小于等于要查找的值value，那说明要查找的元素在[mid+1, high]之间，所以，我们将low更新为mid+1。
/**
* 查询数组中查找最后一个小于等于给定值的元素，返回数组的索引
*
* @param array 目前数组
* @param target 目标值
* @return 数组下标索引，没有查询到返回-1
*/
private static int binarySearch05(int[] array, int target) {
int low = 0;
int maxIndex = array.length - 1;
int high = array.length - 1;
while (low <= high) {
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if (array[mid] <= target) {
if ((mid == maxIndex) || array[mid + 1] > target) {
return mid;
} else {
low = mid + 1;
}
}
}
return -1;
}
