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题目描述：
题目解析：
1. 边界判断：处理空数组
- 若数组为空，直接返回
[-1,-1]，避免后续索引访问越界。2. 第一步：二分查找「左边界」（第一个等于 target 的位置）
关键逻辑：
通过调整
right的取值（始终指向「可能是左边界」的位置），最终left会收敛到 第一个等于 target 的索引。
- 若
nums[mid] < target：说明 mid 及左边都不可能是左边界，左边界必须在mid+1右侧；- 若
nums[mid] >= target：说明 mid 可能是左边界，或左边界在 mid 左侧，因此将right收缩到 mid。3. 第二步：二分查找「右边界」（最后一个等于 target 的位置）
关键逻辑：
通过调整
left的取值（始终指向「可能是右边界」的位置），最终right会收敛到 最后一个等于 target 的索引。
- 为什么要
+1？- 若不
+1，当right = left + 1时，mid = left + (right-left)/2 = left，若nums[mid] <= target，left仍会停在 left，导致无限循环。- 例如：
nums = [8,8]，left=0，right=1，不+1时mid=0，nums[mid]<=8则left=0，循环永远不结束；+1后mid=1，nums[mid]<=8则left=1，循环结束。核心优势与注意事项
优势
- 高效性：二分查找的时间复杂度为 O (log n)，适合大规模有序数组；
- 鲁棒性：处理了空数组、target 不存在、target 仅出现一次等所有边界情况；
- 无冗余：先找左边界，再基于左边界找右边界，避免重复计算。
注意事项
- 数组必须有序：代码依赖「非递减排序」的前提，若数组无序，需先排序（但排序会改变原索引，失去意义）；
- 避免整数溢出 ：计算
mid时用left + (right-left)/2而非(left+right)/2，防止left+right超过 int 最大值；- 右边界的 +1 细节 ：必须在计算右边界的
mid时加 1，否则会出现死循环。
