二分查找老出错？5分钟搞懂二分查找常见陷阱

在深入探讨二分查找的边界处理之前，我们先来看看一些常见的错误场景。这些场景往往是因为对二分查找的原理理解不够深入，或者在编写代码时没有考虑到一些特殊情况而导致的。

一、90%的错误来自这两个场景

1. 边界值处理不当（重复元素陷阱）

错误本质：找到目标立即返回，忽略重复元素的连续分布特性

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// 错误：直接返回中间索引
function searchWrong(arr, target) {
    let left=0, right=arr.length-1
    while(left <= right) {
        const mid = (left+right)>>1
        if(arr[mid] === target) return mid // 可能返回中间位置
        else if(arr[mid] < target) left=mid+1
        else right=mid-1
    }
    return -1
}

// 正确：持续压缩右边界[2]
function searchLeftBound(arr, target) {
    let left=0, right=arr.length-1
    while(left <= right) {
        const mid = left + ((right-left)>>1)
        if(arr[mid] >= target) right=mid-1 // 关键！
        else left=mid+1
    }
    return arr[left]===target ? left : -1 // 最后校验
}

2. 区间缩小异常导致死循环

错误本质：区间收缩不彻底，形成无限震荡

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// 错误：right=mid导致区间无法缩小
while(left < right) {
    const mid = (left+right)>>1
    if(arr[mid] > target) right=mid // 应改为right=mid-1
    else left=mid+1
}

// 正确：严格保证区间收缩[7]
while(left <= right) {
    const mid = left + ((right-left)>>1)
    if(arr[mid] > target) right=mid-1 // 区间必须缩小
    else left=mid+1
}

二、六大边界处理要点（必读避坑指南）

1. 初始值陷阱

闭区间 必须初始化right = arr.length-1，否则会漏查最后一个元素
开区间 必须初始化right = arr.length，否则无法处理插入数组末尾的场景

2. 循环条件选择

区间类型	循环条件	搜索终止条件	典型错误案例
左闭右闭	`left <= right`	`left > right`	漏查最后一个元素
左闭右开	`left < right`	`left == right`	导致死循环

3. 中间值计算防溢出

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// 错误写法：可能导致整数溢出
mid = (left + right) / 2

// 正确写法：通过偏移量计算
mid = left + ((right - left) >> 1) // 位运算优化[1,6]

4. 边界校验不可少

左边界查找后必须验证：

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if (left >= arr.length || arr[left] !== target) return -1 // [1,4]

右边界查找后必须回退：

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return right >=0 && arr[right] === target ? right : -1 // [2,4]

5. 更新策略一致性

区间类型	条件判断	左指针更新	右指针更新
闭区间	`arr[mid] < target`	`left = mid + 1`	`right = mid - 1`
开区间	`arr[mid] >= target`	`right = mid`	不更新左指针

6. 极值处理方案

特殊场景	处理方案	LeetCode对应题目
空数组	预处理返回-1	#34
全相同元素	边界校验后二次验证	#34
目标值在两端	初始化时扩展虚拟边界	#35

二、两种核心写法精讲（附LeetCode实战案例）

写法1：左闭右闭区间（精确查找）

适用场景：判断元素是否存在、精确匹配查找

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function binarySearch(arr, target) {
    let left=0, right=arr.length-1 // [7]
    while(left <= right) { // 允许left=right的合法区间
        const mid = left + ((right-left)>>1) // 防溢出写法[1]
        if(arr[mid] === target) return mid   // 直接命中
        arr[mid] < target ? left=mid+1 : right=mid-1 // 区间严格收缩
    }
    return -1 // 未找到
}

LeetCode实战：

704.二分查找通过率：72%
时间复杂度：O(log n)，空间复杂度：O(1)

写法2：左闭右开区间（边界查找）

适用场景：查找插入位置、左右边界定位

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function findBound(arr, target, isLeft) {
    let left=0, right=arr.length
    while(left < right) { // 终止时left=right
        const mid = left + ((right-left)>>1)
        if(arr[mid] < target || (!isLeft && arr[mid] === target)) {
            left = mid + 1 // 左区间收缩
        } else {
            right = mid    // 右区间收缩[4]
        }
    }
    return isLeft ? left : left-1 // 左右边界转换
}

LeetCode实战：

34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置通过率：45%
时间复杂度：O(2 log n)，空间复杂度：O(1)

三、红蓝染色法：可视化边界处理（应对面试追问）

操作原理

染色规则：
- 红色区域：确定不符合条件（arr[i] < target）
- 蓝色区域：可能符合条件（arr[i] >= target）
指针移动策略：

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function redBlueSearch(arr, target) {
    let left=-1, right=arr.length // 初始化虚拟边界
    while(left+1 < right) {       // 保证有中间元素
        const mid = left + ((right-left)>>1)
        arr[mid] < target ? left=mid : right=mid // 染色规则
    }
    return arr[right]===target ? right : -1 // 最终校验
}

技术优势

无需处理mid±1的边界问题
循环终止条件更直观（left+1 == right）
可扩展性强，适合处理复杂边界问题

四、高频面试考点

如何防止死循环？
- 核心：确保每次循环区间严格缩小（left或right必须移动）
- 案例：当left=3, right=4且mid=3时，必须让left=mid+1或right=mid
如何处理重复元素？
- 左边界：找到目标后继续左移right指针
- 右边界：找到目标后继续右移left指针
为什么推荐位运算？
- 位运算>>1比除法运算/2快2-3倍
- 避免JS引擎的浮点数转换开销