1、解题思路

  1. 二分查找:初始化左指针 left = 0 和右指针 right = len(nums) - 1。循环直到 left <= right : 计算中间指针 mid = left + (right - left) / 2(防止溢出)。如果 nums[mid] == target,返回 mid。如果 nums[mid] < target,则目标在右半部分,更新 left = mid + 1。如果 nums[mid] > target,则目标在左半部分,更新 right = mid - 1。如果循环结束仍未找到目标值,返回 -1。

2、代码实现

C++
class Solution {
  public:
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     *
     * @param nums int整型vector
     * @param target int整型
     * @return int整型
     */
    int search(vector<int>& nums, int target) {
        // write code here
        int left = 0;
        int right = nums.size() - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid  - 1;
            }
        }

        return -1;
    }
};

Java
import java.util.*;


public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     *
     * @param nums int整型一维数组
     * @param target int整型
     * @return int整型
     */
    public int search (int[] nums, int target) {
        // write code here
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }

        return -1;
    }
}

Python
#
# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
#
# 
# @param nums int整型一维数组 
# @param target int整型 
# @return int整型
#
class Solution:
    def search(self , nums: List[int], target: int) -> int:
        # write code here
        left, right = 0, len(nums) - 1
        
        while left <= right:
            mid = left + (right - left) // 2
            if nums[mid] == target:
                return mid
            elif nums[mid] < target:
                left = mid + 1
            else:
                right = mid - 1
                
        return -1

3、复杂度分析

  • 时间复杂度 O(log⁡n)
  • 空间复杂度 O(1)