这是一个使用二分查找的例题题目如下：给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。

### 实现二分查找算法的示例代码及解析 以下是基于二分查找法实现的一个解决方案，该方案适用于在一个升序数组中找到目标值并返回其索引。如果目标值不存在，则可以扩展逻辑来处理插入位置的需求。 #### Python 示例代码 ```python def binary_search(nums, target): left, right = 0, len(nums) - 1 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 if nums[mid] == target: # 找到目标值 return mid # 返回索引 elif nums[mid] < target: # 如果中间值小于目标值 left = mid + 1 # 调整左边界 else: # 如果中间值大于目标值 right = mid - 1 # 调整右边界 return -1 # 若未找到目标值，返回 -1 ``` 上述代码实现了基本的二分查找功能[^2]。通过不断调整左右指针的位置，逐步缩小搜索范围直到定位目标值或确认目标值不存在。 --- #### Java 示例代码 以下是一个使用 `Collections.binarySearch` 的例子，展示了如何利用内置库完成相同的功能： ```java import java.util.*; public class BinarySearchExample { public static void main(String[] args) { List<Integer> sortedList = Arrays.asList(1, 3, 5, 6, 9, 13); int index = Collections.binarySearch(sortedList, 5); // 查找目标值 5 System.out.println("Index of 5 is: " + index); index = Collections.binarySearch(sortedList, 7); // 查找不存在的目标值 7 System.out.println("Insert position for 7 is: " + (-index - 1)); } } ``` 此代码片段演示了如何调用标准库中的 `binarySearch` 方法[^3]，并通过计算负数返回值来确定目标值应插入的位置。 --- #### 解析 1. **Python 版本** - 初始设置两个指针分别指向数组的第一个元素 (`left`) 和最后一个元素 (`right`)。 - 计算中间位置 `mid` 并比较当前中间值与目标值的关系。 - 根据比较结果更新指针位置，从而减少每次迭代的搜索空间大小。 - 当 `left > right` 时结束循环，表示未能找到目标值。 2. **Java 版本** - 使用 `Collections.binarySearch` 可快速实现二分查找操作。 - 对于不存在的目标值，返回的是一个负数值 `(insertion point)`，可以通过 `-return_value - 1` 来获取合适的插入位置。 这两种方式均满足题目需求，并提供了清晰易懂的实现路径。 ---