# 二分查找的实际运用
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读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便解决如下题目：
| LeetCode | 力扣 | 难度 |
| :----: | :----: | :----: |
| [1011. Capacity To Ship Packages Within D Days](https://leetcode.com/problems/capacity-to-ship-packages-within-d-days/) | [1011. 在 D 天内送达包裹的能力](https://leetcode.cn/problems/capacity-to-ship-packages-within-d-days/) | 🟠
| [410. Split Array Largest Sum](https://leetcode.com/problems/split-array-largest-sum/) | [410. 分割数组的最大值](https://leetcode.cn/problems/split-array-largest-sum/) | 🔴
| [875. Koko Eating Bananas](https://leetcode.com/problems/koko-eating-bananas/) | [875. 爱吃香蕉的珂珂](https://leetcode.cn/problems/koko-eating-bananas/) | 🟠
| - | [剑指 Offer II 073. 狒狒吃香蕉](https://leetcode.cn/problems/nZZqjQ/) | 🟠
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我们前文 [我写了首诗，把二分搜索变成了默写题](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=二分查找详解) 详细介绍了二分搜索的细节问题，探讨了「搜索一个元素」，「搜索左侧边界」，「搜索右侧边界」这三个情况，教你如何写出正确无 bug 的二分搜索算法。
**但是前文总结的二分搜索代码框架仅仅局限于「在有序数组中搜索指定元素」这个基本场景，具体的算法问题没有这么直接，可能你都很难看出这个问题能够用到二分搜索**。
所以本文就来总结一套二分搜索算法运用的框架套路，帮你在遇到二分搜索算法相关的实际问题时，能够有条理地思考分析，步步为营，写出答案。
### 原始的二分搜索代码
二分搜索的原型就是在「**有序数组**」中搜索一个元素 `target`，返回该元素对应的索引。
如果该元素不存在，那可以返回一个什么特殊值，这种细节问题只要微调算法实现就可实现。
还有一个重要的问题，如果「**有序数组**」中存在多个 `target` 元素，那么这些元素肯定挨在一起，这里就涉及到算法应该返回最左侧的那个 `target` 元素的索引还是最右侧的那个 `target` 元素的索引，也就是所谓的「搜索左侧边界」和「搜索右侧边界」，这个也可以通过微调算法的代码来实现。
**我们前文 [我写了首诗，把二分搜索变成了默写题](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=二分查找详解) 详细探讨了上述问题，对这块还不清楚的读者建议复习前文**，已经搞清楚基本二分搜索算法的读者可以继续看下去。
**在具体的算法问题中，常用到的是「搜索左侧边界」和「搜索右侧边界」这两种场景**，很少有让你单独「搜索一个元素」。
因为算法题一般都让你求最值，比如让你求吃香蕉的「最小速度」，让你求轮船的「最低运载能力」，求最值的过程，必然是搜索一个边界的过程，所以后面我们就详细分析一下这两种搜索边界的二分算法代码。
「搜索左侧边界」的二分搜索算法的具体代码实现如下：
```java
// 搜索左侧边界
int left_bound(int[] nums, int target) {
if (nums.length == 0) return -1;
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] == target) {
// 当找到 target 时，收缩右侧边界
right = mid;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid;
}
}
return left;
}
```
假设输入的数组 `nums = [1,2,3,3,3,5,7]`，想搜索的元素 `target = 3`，那么算法就会返回索引 2。
如果画一个图，就是这样：
「搜索右侧边界」的二分搜索算法的具体代码实现如下：
```java
// 搜索右侧边界
int right_bound(int[] nums, int target) {
if (nums.length == 0) return -1;
int left = 0, right = nums.length;
while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (nums[mid] == target) {
// 当找到 target 时，收缩左侧边界
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else if (nums[mid] > target) {
right = mid;
}
}
return left - 1;
}
```
输入同上，那么算法就会返回索引 4，如果画一个图，就是这样：
好，上述内容都属于复习，我想读到这里的读者应该都能理解。记住上述的图像，所有能够抽象出上述图像的问题，都可以使用二分搜索解决。
引用本文的文章
- [丑数系列算法详解](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=丑数)
- [二分搜索怎么用？我和快手面试官进行了深度探讨](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=二分分割子数组)
- [我写了首诗，把二分搜索算法变成了默写题](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=二分查找详解)
- [我的刷题心得](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=算法心得)
- [用算法打败算法 ](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=PDF中的算法)
- [经典动态规划：高楼扔鸡蛋](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=高楼扔鸡蛋问题)
- [讲两道常考的阶乘算法题](https://labuladong.github.io/article/fname.html?fname=阶乘题目)
引用本文的题目
安装 [我的 Chrome 刷题插件](https://mp.weixin.qq.com/s/X-fE9sR4BLi6T9pn7xP4pg) 点开下列题目可直接查看解题思路：
| LeetCode | 力扣 |
| :----: | :----: |
| [1201. Ugly Number III](https://leetcode.com/problems/ugly-number-iii/?show=1) | [1201. 丑数 III](https://leetcode.cn/problems/ugly-number-iii/?show=1) |
| - | [剑指 Offer II 073. 狒狒吃香蕉](https://leetcode.cn/problems/nZZqjQ/?show=1) |
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