二分查找适用于已排序数组，时间复杂度O(log n)，通过每次比较中间元素缩小区间；基础迭代实现用left/right指针和mid=left+Math.floor((right−left)/2)避免溢出，未找到返回−1；含重复元素时可找左右边界，需调整收缩逻辑并校验越界；递归版逻辑清晰但推荐迭代版；使用前须确保数组升序、非频繁变动且长度适中。
二分查找适用于已排序的数组，时间复杂度为 O(log n)，比线性查找高效得多。核心思路是每次比较中间元素，根据大小关系排除一半区间，持续缩小区间直到找到目标或确定不存在。
基础实现（非递归）
用左右两个指针控制搜索范围，循环更新中点位置：
初始化 left = 0，right = arr.length – 1循环条件为 left （闭区间）计算中点用 mid = left + Math.floor((right – left) / 2)，避免整数溢出若 arr[mid] === target，直接返回 mid若 arr[mid] ，说明目标在右半部分，更新 left = mid + 1若 arr[mid] > target，说明目标在左半部分，更新 right = mid – 1循环结束未找到，返回 -1
查找边界值（左/右插入位置）
当数组含重复元素时，常需找第一个或最后一个等于 target 的位置，本质是找「左边界」或「右边界」：
左边界：缩小右边界时用 right = mid – 1，相等时不立即返回，继续向左搜右边界：缩小左边界时用 left = mid + 1，相等时继续向右搜最终返回 left（左边界）或 right（右边界），注意校验是否越界或匹配
递归写法（理解逻辑用）
递归版本更直观体现“分而治之”，但实际项目中推荐迭代版（无调用栈开销、不易栈溢出）：
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函数接收 arr, target, left, right 四个参数递归终止条件：left > right → 返回 -1中间逻辑同迭代版，只是用 return search(arr, target, newLeft, newRight) 替代循环更新
使用注意事项
二分查找不是万能的，用前务必确认：
数组必须升序排列（降序需调整比较逻辑）若数组动态变化频繁，维护有序性成本可能高于查找收益小数组（如长度 JS 中 Array.prototype.indexOf() 不是二分，它总是线性遍历
基本上就这些。写对边界和中点公式，再结合具体需求选模板，就能稳稳拿下有序数组查找问题。
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