大家好呀，我是帅蛋。
今天解决在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置，这道题和我们之前做的二分查找又有些区别。
这次要查找的数组虽然也是升序的整数数组，但是它存在重复的元素。
下面就让我们一起来看一下这样的题怎么解，直接开始。
LeetCode 34：排序数组首尾元素
题意
给定一个按照升序排列的整数数组 nums 和一个目标值 target，找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
如果 target 不在数组中，返回 [-1,-1]
示例
输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出：[3,4]
提示
- 0 <= len(nums) <= 10^5
- -10^9 <= nums[i] <= 10^9
- nums 是一个非递减数组
- -10^9 <= target <= 10^9
题目解析
难度中等，二分查找经典好题。
到目前为止，我们已经做了两道二分查找的题：
ACM 选手图解 LeetCode 算术平方根这道题：整数数组 nums 有序、无重复、target 能在数组中找到。
ACM 选手图解 LeetCode 搜索插入位置这道题：整数数组 nums 有序、无重复、target 不一定能在数组中找到。
而本题则是：整数数组 nums 有序、有重复、target 不一定能在数组中找到。
nums 存在重复的元素，这就意味着在 nums 数组中二分查找 target 返回的下标是不唯一的。
但幸运的是 nums 有序。
就算有重复元素，重复元素也是挨在一起的，挨在一起就存在区间，本题就是查找 target 在 nums 中的区间，即查找 target 在 nums 中的左右边界。
仔细想的话，要找 target 在 nums 数组中的左右边界，无非存在 3 种情况：
- target 在 nums[0] ~ nums[n-1] 中，nums 中存在 target。例如 nums = [5,7,7,8,8,10]，target = 8，返回 [3，4]。
- target 在 nums[0] ~ nums[n-1] 中，nums 中不存在 target。例如 nums = [5,7,7,8,8,10]，target = 6，返回 [-1,-1]。
- target < nums[0] 或者 target > nums[n-1]。例如 nums = [5,7,7,8,8,10], target = 4，返回 [-1,-1]。
为了照顾初学者，这道题我不炫技，用最简单易懂的方式来让大家理解。
用两个二分查找，一个二分查找查找左边界，另一个查找右边界，分情况讨论上述的 3 种情况。
下面来看图解。
图解
以 nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 为例。
首先判断 target 的范围：
if len(nums) == 0 or nums[0] > target or nums[-1] < target: return [-1,-1]
此例中，target = 8，在 nums[0] ~ nums[n-1] 返回内，下面开始寻找左右边界。
第一步：寻找左边界。
1. 初始化 low 和 high 指针。
low, high = 0, len(nums) - 1
2. low = 0，high = 5，mid = low + (high - low) // 2 = 2：
mid = low + (high - low) // 2
此时 nums[mid] = 7 < target，所以 low 向右移动至 mid + 1 = 3 处
if nums[mid] < target: low = mid + 1
3. low = 3，high = 5，mid = low + (high - low) // 2 = 4：
此时 nums[mid] = 8 == target，所以 high 向左移动至 mid - 1 = 3 处：
if nums[mid] == target: high = mid - 1
上面的代码是找左边界的精髓所在。
普通二分查找是，当 nums[mid] == target 时，直接返回 mid，而在本题中，则是要继续向左查找，看是否还有和 target 相等的数组元素。
4. low = 3，high = 3，mid = low + (high - low) // 2 = 3：
此时 nums[mid] = 8 == target，所以 high 向左移动至 mid - 1 = 2 处：
此时 low > high，while 循环中止，此时的 nums[low] == target，所以左边界为 low = 3。
if nums[low] == target: return low
第二步：寻找右边界。
1. 初始化 low 和 high 指针。
low, high = 0, len(nums) - 1
2. low = 0，high = 5，mid = low + (high - low) // 2 = 2：
mid = low + (high - low) // 2
此时 nums[mid] = 7 < target，所以 low 向右移动至 mid + 1 = 3 处：
if nums[mid] < target: low = mid + 1
3. low = 3，high = 5，mid = low + (high - low) // 2 = 4：
此时 nums[mid] = 8 == target，所以 low 向右移动至 mid + 1 = 4 处：
if nums[mid] == target: low = mid + 1
同样，上面的代码是找右边界的精髓所在，一直向右找，看是否还有和 target 相等的数组元素。
4. low = 4，high = 4，mid = low + (high - low) // 2 = 4：
此时 nums[mid] = 8 == target，所以 low 向右移动至 mid + 1 = 5 处：
此时 low > high，while 循环中止，此时的 nums[high] == target，所以右边界为 high = 4。
if nums[high] == target: return high
此时左右边界都已找到，至此结束，返回 [3,4]。
本题解使用二分查找，一共执行两次，所以时间复杂度为 O(logn)。
除了几个指针外，并无占用其它空间，所以空间复杂度为 O(1)。
代码实现
Python 代码实现
class Solution: # 寻找左边界 def leftMargin(self, nums: List[int], target: int): low, high = 0, len(nums) - 1 while low <= high: mid = low + (high - low) // 2 # 如果 nums[mid] = target，继续向左寻找左边界 if nums[mid] == target: high = mid - 1 elif nums[mid] > target: high = mid - 1 else: low = mid + 1 if nums[low] == target: return low # 如果左边界的值不等于 target else: return -1 # 寻找右边界 def rightMargin(self, nums: List[int], target: int): low, high = 0, len(nums) - 1 while low <= high: mid = low + (high - low) // 2 # 如果 nums[mid] = traget，继续向右寻找右边界 if nums[mid] == target: low = mid + 1 elif nums[mid] > target: high = mid - 1 else: low = mid + 1 if nums[high] == target: return high # 如果右边界的值不等于 target else: return -1 def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: if len(nums) == 0 or nums[0] > target or nums[-1] < target: return [-1,-1] lm = self.leftMargin(nums, target) rm = self.rightMargin(nums, target) return [lm,rm]
Java 代码实现
class Solution { public int leftMargin(int[] nums,int target){ int low = 0; int high = nums.length - 1; while(low <= high){ int mid = low + (high-low)/2; if(nums[mid] < target){ low = mid + 1; }else if(nums[mid] > target){ high = mid - 1; }else if(nums[mid] == target){ high = mid - 1; } } if (nums[low] == target) { return low; } else { return -1; } } public int rightMargin(int[] nums,int target){ int low = 0; int high = nums.length - 1; int rm = -2; while(low <= high){ int mid = low + (high-low)/2; if(nums[mid] < target){ low = mid + 1; }else if(nums[mid] > target){ high = mid - 1; }else if(nums[mid] == target){ low = mid + 1; rm = low; } } if (nums[high] == target) { return high; } else { return -1; } } public int[] searchRange(int[] nums, int target) { if (nums.length == 0 || nums[0] > target || nums[nums.length - 1] < target) { return new int[] {-1,-1}; } int lm = leftMargin(nums,target); int rm = rightMargin(nums,target); return new int[] {lm,rm}; } }
图解元素在排序数组的区间位置到这就结束辣，自认为写的很清楚了，是不是收获满满？
到目前为止三道二分查找的实战题，解决了三种不同情况的数组，自己要仔细揣摩差别。
二分查找就这些东西，在边界和细节上搞人，只要每次做题小心点，就没啥问题。
如果对这道题还有什么问题，可以在留言区留言。
当然不要忘了三连呀，点赞 + 在看 + 转发。
我是帅蛋，我们下次见喽。
