说实话，二分查找这玩意儿听起来高大上，但其实就是在排好序的数组里像捉迷藏一样，一次把搜索范围砍掉一半。

你有个有序数组，左边是小的，右边是大的。

我们先把左指针设在 0，右指针设在 length-1。

然后每轮算个中间位置 mid = left + Math.floor/2)。

Ru果 nums 正好等于 target，那就…嗯，先别急着返回。

因为这题要找的是「边界」——第一个出现的位置和Zui后一个出现的位置。

所以碰到相等时我们得决定往哪边继续搜。

想找左边界？把 right 往左挪到 mid-1，同时记下这个 mid。

想找右边界？把 left 挪到 mid+1，同样记下 mid。

循环结束后记录的那个 index 就是对应的边界了。

function findLeft {   let left = 0;   let right = nums.length - 1;   let ans = -1;   while {     const mid = left + Math.floor / 2);     if {       ans = mid;       right = mid - 1; // 继续往左找     } else if {       left = mid + 1;     } else { right = mid - 1; } } return ans; }

function findRight { let left = 0; let right = nums.length - 1; let ans = -1; while { const mid = left + Math.floor / 2); if { ans = mid; left = mid + 1; // 往右继续搜 } else if { right = mid - 1; 组合一下完整答案

var searchRange = function {  // 找左边界  const leftIdx = findLeft;  // 找右边界  const rightIdx = findRight;  if return ; // 没找到  return ; };

害，有时候数组里根本没有目标值，这时候两个函数dou会返回 -1，主函数记得判断一下。

Ru果数组全是相同元素，比如全是 5，而你要找的也是 5，那左边界会一直往左收缩到Zui开头，右边界会一直往右收缩到Zui末尾——恰好就是我们想要的结果。

还有个小技巧：在某些语言里 会溢出，用 left + >1) geng安全。不过在 JavaScript 那玩意儿里不用担心，因为 Number 是浮点数。

说实话，这事儿跟二分查找本身没啥直接关系，但我还是给你解释一下：

内容质量太低——Ru果文章只有堆砌关键词，没有实际价值，百度会觉得没必要收录。

页面结构不友好——缺少标题层级、meta 信息或者 robots.txt 设置错误，dou可Neng导致爬虫进不去。

服务器响应慢或经常宕机——搜索引擎怕浪费时间抓取不可用页面自然就放弃了。

所以啊，要想让百度爱上你的站点，得写点真材实料、排版干净、加载快的东西。哈哈，这和写二分查找代码一样，dou需要一点耐心和细心。

咱就是说这种「找边界」的变形，其实只是在原来的二分框架里加了点小判断而Yi。

懂得了这套思路，你以后遇到「第一个大于等于 X 的位置」或「Zui后一个小于 Y 的位置」douNeng轻松搞定——不需要暴力遍历，不需要 O。

说实话，我自己写代码时也常常忘记geng新指针方向，然后调试半天才发现问题。别慌，多跑几遍例子，你会发现其实挺直观的。

, target=8 →

, target=6 →

, target=0 →

- 用 console.log 打印每轮 left、right、mid 的值，你Neng清楚kan到搜索区间是怎么一步步缩小的。哈哈，这比盲目猜测强太多了。

- 写单元测试，把上面几组数据全部跑一遍，一旦通过就基本Ke以放心提交。你懂的，安全感满满！

Ciao~ 下次聊别的话题再见吧！祝你码出无 bug 的二分查找！🤣