代码随想录——在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置（Leetcode34）需要回顾

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class Solution {
    public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
    	// count记录数组中与target相等的个数
        int count = 0;
        // index记录最后一个与target相等的数组下标，先赋值-1证明没有与之相等的数组元素
        int index = -1;
        // 返回数组arr
        int[] arr = new int[]{-1,-1};
        for(int i = 0;i<nums.length;i++){
            if(nums[i]==target){
                count++;
                index = i;
            }
        }
        // index = -1证明数组nums中没有与target相等的元素
        if(index == -1){
            return arr;
        }else{
            arr[0] = index - count + 1;
            arr[1] = index;
            return arr;
        }
    }
}

非常粗暴的解法，实在没想到怎么用二分查找，时间复杂度没达到O(logn），学习一下答案的优解！！

官方答案

两次二分查找O(logn)，先找最小的index，再找最大的index。

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class Solution {
    public int[] searchRange(int[] nums, int target) {
    	// 获取左侧最小下标
        int leftIdx = binarySearch(nums, target, true);
        // 获取右侧最大下标
        int rightIdx = binarySearch(nums, target, false) - 1;
        // 当nums中存在target时
        if (leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.length && nums[leftIdx] == target && nums[rightIdx] == target) {
            return new int[]{leftIdx, rightIdx};
        } 
        return new int[]{-1, -1};
    }

    public int binarySearch(int[] nums, int target, boolean lower) {
        int left = 0, right = nums.length - 1, ans = nums.length;
        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if (nums[mid] > target || (lower && nums[mid] >= target)) {
                right = mid - 1;
                ans = mid;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return ans;
    }
}