(給前端食堂加星標，吃好每一頓)
「觀感度：?????」
「口味：孜然牛肉」
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酒桌上曾經玩過這樣乙個小遊戲，遊戲規則是：主持人每次隨機從 1-1000 中選擇乙個數字，比如是 171。只有主持人自己知道並事先寫在紙條上留存，然後分別讓大家來猜，能夠用最少次數猜到的人獲勝並擁有指定乙個人罰酒的權利。
主持人再次挑選數字，讓扒蒜小妹去猜...
最後，童歐巴用的次數最少，童歐巴獲勝！指定扒蒜小妹罰酒。
這個遊戲就是看誰能使用最少的次數猜到主持人選的數字，誰就獲勝。這種在有序資料集合中的查詢用二分查詢再合適不過了。
二分查詢，顧名思義。(看上文歐巴熟練的灌酒操作也可以知道)每次的查詢都是和區間的中間元素對比，將待查詢的區間縮小為一半，直到找到目標元素，或者區間被縮小為 0 (沒找到)。二分查詢的時間複雜度是o(logn)。對比常量級時間複雜度，當常量很大時o(999999)，就會比o(1)的演算法要高效。
二分演算法雖然高效，但也存在一定的侷限性。想要使二分查詢發揮威力，需要滿足幾個前置條件才行。
33. 搜尋旋轉排序陣列
假設按照公升序排序的陣列在預先未知的某個點上進行了旋轉。進行旋轉後的陣列( 例如，陣列 [0,1,2,4,5,6,7] 可能變為 [4,5,6,7,0,1,2] )。
搜尋乙個給定的目標值，如果陣列中存在這個目標值，則返回它的索引，否則返回 -1 。
你可以假設陣列中不存在重複的元素。
你的演算法時間複雜度必須是 o(log n) 級別。
示例 1:
輸入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 0 輸出: 4
示例 2:
輸入: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3 輸出: -1
一定有一部分是有序的。而且，題目要求時間複雜度為o(logn)，暗示我們使用二分搜尋。
如上圖中的兩種情況，觀察旋轉後的陣列：
接著我們來判斷target在哪乙個部分，捨棄另一部分即可。如上圖的第二種情況，我們假設target是黑色的 3。mid在右邊也就是[mid, end]，target > nums[mid] && target <= nums[end]，所以捨棄左邊，start = mid + 1。
const search = function(nums, target)
// 左側有序
if (nums[mid] >= nums[start]) else
} else else }}
return -1;
}
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掘金：童歐巴
知乎：童歐巴
這是乙個終身學習的男人，他在堅持自己熱愛的事情，歡迎加入前端食堂，和這個男人一起開心的變胖～
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