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> 如果阅读时，发现错误，或者动画不可以显示的问题可以添加我微信好友 **[tan45du_one](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/tan45du.github.io/master/个人微信.15egrcgqd94w.jpg)** ，备注 github + 题目 + 问题 向我反馈
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> 感谢支持，该仓库会一直维护，希望对各位有一丢丢帮助。
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> 另外希望手机阅读的同学可以来我的 <u>[**公众号：袁厨的算法小屋**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u> 两个平台同步，想要和题友一起刷题，互相监督的同学，可以在我的小屋点击<u>[**刷题小队**](https://raw.githubusercontent.com/tan45du/test/master/微信图片_20210320152235.2pthdebvh1c0.png)</u>进入。
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### 什么是二分？
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废话不多说，让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧！
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袁记菜馆内。。。。
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> 店小二：掌柜的，您进货回来了呀，哟！今天您买这鱼挺大呀！
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> 袁厨：那是，这是我今天从咱们江边买的，之前一直去菜市场买，那里的老贵了，你猜猜我今天买的多少钱一条。
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> 店小二：之前的鱼，30 个铜板一条，今天的我猜 26 个铜板。
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> 袁厨：贵了。
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> 店小二：还贵呀！那我猜 20 个铜板！
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> 袁厨：还是贵了。
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> 店小二：15 个铜板。
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> 袁厨：便宜了
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> 店小二：18 个铜板
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> 袁厨：恭喜你猜对了
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上面的例子就用到了我们的二分查找思想，如果你玩过类似的游戏，那二分查找理解起来肯定很轻松啦，下面我们一起征服二分查找吧！
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# **完全有序**
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## 二分查找
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> 二分查找也称折半查找（Binary Search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。我们可以从定义可知，运用二分搜索的前提是数组必须是有序的，这里需要注意的是，我们的输入不一定是数组，也可以是数组中某一区间的起始位置和终止位置
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通过上面二分查找的定义，我们知道了二分查找算法的作用及要求，那么该算法的具体执行过程是怎样的呢？
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下面我们通过一个例子来帮助我们理解。我们需要在 nums 数组中，查询元素 8 的索引
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```java
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int[ ] nums = {1,3,4,5,6,8,12,14,16}; target = 8
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```
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> （1）我们需要定义两个指针分别指向数组的头部及尾部，这是我们在整个数组中查询的情况，当我们在数组
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> 某一区间进行查询时，可以输入数组，起始位置，终止位置进行查询。
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> （2）找出 mid，该索引为 mid =（left + right）/ 2，但是这样写有可能溢出，所以我们需要改进一下写成
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> mid = left +（right - left）/ 2 或者 left + ((right - left ) >> 1) 两者作用是一样的，都是为了找到两指针的中
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> 间索引，使用位运算的速度更快。那么此时的 mid = 0 + (8-0) / 2 = 4
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> （3）此时我们的 mid = 4，nums[mid] = 6 < target,那么我们需要移动我们的 left 指针，让 left = mid + 1，下次则可以在新的 left 和 right 区间内搜索目标值，下图为移动前和移动后
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> （4）我们需要在 left 和 right 之间计算 mid 值，mid = 5 + （8 - 5）/ 2 = 6 然后将 nums[mid] 与 target 继续比较，进而决定下次移动 left 指针还是 right 指针，见下图
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> （5）我们发现 nums[mid] > target，则需要移动我们的 right 指针， 则 right = mid - 1；则移动过后我们的 left 和 right 会重合，这里是我们的一个重点大家需要注意一下，后面会对此做详细叙述。
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> （6）我们需要在 left 和 right 之间继续计算 mid 值，则 mid = 5 +（5 - 5）/ 2 = 5 ，见下图，此时我们将 nums[mid] 和 target 比较，则发现两值相等，返回 mid 即可 ，如果不相等则跳出循环，返回 -1。
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二分查找的执行过程如下
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1.从已经排好序的数组或区间中，取出中间位置的元素，将其与我们的目标值进行比较，判断是否相等，如果相等
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则返回。
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2.如果 nums[mid] 和 target 不相等，则对 nums[mid] 和 target 值进行比较大小，通过比较结果决定是从 mid
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的左半部分还是右半部分继续搜索。如果 target > nums[mid] 则右半区间继续进行搜索，即 left = mid + 1; 若
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target < nums[mid] 则在左半区间继续进行搜索，即 right = mid -1；
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**动图解析**
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下面我们来看一下二分查找的代码，可以认真思考一下 if 语句的条件，每个都没有简写。
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Java Code:
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```java
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public static int binarySearch(int[] nums,int target,int left, int right) {
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//这里需要注意，循环条件
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while (left <= right) {
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//这里需要注意，计算mid
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int mid = left + ((right - left) >> 1);
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if (nums[mid] == target) {
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return mid;
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}else if (nums[mid] < target) {
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//这里需要注意，移动左指针
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left = mid + 1;
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}else if (nums[mid] > target) {
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//这里需要注意，移动右指针
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right = mid - 1;
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}
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}
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//没有找到该元素，返回 -1
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return -1;
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}
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```
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Go Code:
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```go
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func binarySearch(nums []int, target, left, right int) int {
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//这里需要注意，循环条件
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for left <= right {
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//这里需要注意，计算mid
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mid := left + ((right - left) >> 1)
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if nums[mid] == target {
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return mid
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} else if nums[mid] < target {
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//这里需要注意，移动左指针
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left = mid + 1
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} else if nums[mid] > target {
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//这里需要注意，移动右指针
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right = mid - 1
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}
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}
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//没有找到该元素，返回 -1
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return -1
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}
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```
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二分查找的思路及代码已经理解了，那么我们来看一下实现时容易出错的地方
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1.计算 mid 时 ，不能使用 （left + right ）/ 2,否则有可能会导致溢出
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2.while (left < = right) { } 注意括号内为 left <= right ,而不是 left < right ，我们继续回顾刚才的例子，如果我们设置条件为 left < right 则当我们执行到最后一步时，则我们的 left 和 right 重叠时，则会跳出循环，返回 -1，区间内不存在该元素，但是不是这样的，我们的 left 和 right 此时指向的就是我们的目标元素 ，但是此时 left = right 跳出循环
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3. left = mid + 1,right = mid - 1 而不是 left = mid 和 right = mid。我们思考一下这种情况,见下图，当我们的 target 元素为 16 时，然后我们此时 left = 7 ，right = 8，mid = left + (right - left) = 7 + (8-7) = 7，那如果设置 left = mid 的话，则会进入死循环，mid 值一直为 7 。
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下面我们来看一下二分查找的递归写法
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Java Code:
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```java
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public static int binarySearch(int[] nums,int target,int left, int right) {
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if (left <= right) {
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int mid = left + ((right - left) >> 1);
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if (nums[mid] == target) {
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//查找成功
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return mid;
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}else if (nums[mid] > target) {
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//新的区间,左半区间
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return binarySearch(nums,target,left,mid-1);
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}else if (nums[mid] < target) {
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//新的区间，右半区间
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return binarySearch(nums,target,mid+1,right);
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}
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}
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//不存在返回-1
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||
return -1;
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||
}
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```
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Go Code:
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||
```go
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func binarySearch(nums []int, target, left, right int) int {
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if left <= right {
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mid := left + ((right - left) >> 1)
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if nums[mid] == target {
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//查找成功
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return mid
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} else if nums[mid] > target {
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//新的区间,左半区间
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return binarySearch(nums, target, left, mid-1)
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} else if nums[mid] < target {
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//新的区间，右半区间
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return binarySearch(nums, target, mid+1, right)
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||
}
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}
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//不存在返回-1
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return -1
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}
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```
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