java算法源码解读-二分查找-Collections.indexedBinarySearch

做业务开发的java程序员在工作中其实很少有机会接触到算法，原因有二：

1.jdk 里面对常用的数据结构和算法都有封装，直接拿来用即可

2. 普通业务开发基本上不存在算法优化等需求，性能优化基本上都是储存(sql redis、es等中间件层面的)，对应到java代码里面就是jdbc  sql 优化，不合理的for循环、和不合理的接口调用等。

所以这就造就了一个尴尬局面：

1.jdk 里面封装的类库众多，因为是通用类库，代码作者考虑的点非常全面，方法参数和细节逻辑众多，学习曲线大，能够熟练使用就很难，弄清楚源代码原理更是难上加难。

2.因为用不到，加上学起来比较难，最后导致的结果就是很多工作很多年的java程序员都只用jdbc做增删查改。

偶尔学一下jdk 源码，哪怕只是一个方法，都能受益匪浅的。

java.util.Collections#iteratorBinarySearch(list,key)

方法使用注意点：

1. 入参list必须是升序排列的

2. 返回值>=0, 则表示key 存在list 中,  返回值是key在list中的下标；返回值<0则表示key不存在list中，返回值= -(应该插入下标+1) 

二分查找，也叫折半查找 ， 时间复杂度是 log(n)

二分查找比较容易理解，如果第一次接触，可以看一下动画演示：

源码：

int indexedBinarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key) {
        int low = 0;
        int high = list.size()-1;

        while (low <= high) {
            int mid = (low + high) >>> 1;
            Comparable<? super T> midVal = list.get(mid);
            int cmp = midVal.compareTo(key);

            if (cmp < 0)
                low = mid + 1;
            else if (cmp > 0)
                high = mid - 1;
            else
                return mid; // key found
        }
        return -(low + 1);  // key not found
    }

关键源码讲解：

1.  int mid = (low + high) >>> 1;   

mid 就是求公差为1(下标连续)的等差数列的平均数

 >>> 无符号右移，相当于除以2，性能比除法好 ， 除不尽向下取整， 比如 0,1,2,3,4,5,6,7  第一次二分mid是3，所以当有偶数个元素时，mid不是正中间位置。 

2.    while (low <= high)  多次重试二分过程

3.   return -(low + 1); 

这一句为什么要+1，我没看明白，通过网络搜索，发现原因如下：当low=0(待插入的位置是0)的时候无法区分是已匹配还是未匹配(0不分正负) ， 加1就保证没有匹配到永远返回的是负数 。

这里我们可以深刻领会到代码严谨的重要性，哪怕是写业务代码，也需要考虑好各种边界值和极端情况。