注：本文学习借鉴于《代码随想录》
数组是储存在连续内存空间中的相同类型数据的集合
数组名的理解：
适用类型：对于数组中在范围查找元素的位置，求解平方根，以及插入元素等。
使用前提：二分查找使用前一定要观察元素是否已排好位置
二分查找主要有以下两种写法：
对于leedcode这题：力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
就是典型的第一类写法
下面是我对于该题的C语言解法代码：
int search(int* nums, int numsSize, int target)
{
int left=0;
int right=numsSize-1;
while(left<=right)
{
int mid=(left+right)/2;
if(nums[mid]<target)
{
left=mid+1;
}
else if(nums[mid]>target)
{
right=mid-1;
}
else
{
return mid;
}
}
return -1;
}注意点：
int search(int* nums, int numsSize, int target)
{
int left=0;
int right=numsSize;//注意right现在是被赋值为numsSize
while(left<right)
{
int mid=(left+right)/2;
if(nums[mid]<target)
{
left=mid+1;
}
else if(nums[mid]>target)
{
right=mid;//由于用边界为空，所以right=mid，而不是right=mid-1
}
else
{
return mid;
}
}
return -1;
}补充：如果你想问有没有左开右闭的二分查找，我想说的是有，当使用的意义不大，所以作者这里就不讲了。
下面是推荐的练习题：
力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台? ?（69.x 的平?根）
力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台? ? ? ? （367.有效的完全平?数）
这些题可能对你有点难，请加油，我相信你一定可以的。
解释：双指针法是定义两个有关联的变量，可能是指针，也可能是整数，通过他们实现对数组的操作，使得高效，快捷。
具体的我们来在题目中去感受吧！
int removeElement(int* nums, int numsSize, int val)
{
//双指针法
int src=0;
int dest=0;
while(src<numsSize)
{
if(nums[src]!=val)
{
nums[dest++]=nums[src++];
}
else
{
src++;
}
}
return dest;
}是不是大呼学到了。
关于双指针的使用场景，大家需要多做题，自己把握，这样慢慢可能就能感受的啥题目是考察双指针了。
来再带着大家看一题：
力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
对于这题，我们就直接开始双指针吧！
这题比较特殊，它是有序的，又是问平方，只需要比较负数的平方与整数平方关系即可，大家想想，如果我们定义两个指针，一个指向头，一个指向尾，是不是就可以最快的进行排好序。
看代码实现
/**
* Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().
*/
int* sortedSquares(int* nums, int numsSize, int* returnSize)
{
*returnSize = numsSize;
int* arr=(int*)malloc(numsSize*sizeof(int));
int n=0;
int m=numsSize-1;
int c=numsSize-1;
while(n<=m)
{
int i=nums[n]*nums[n];
int j=nums[m]*nums[m];
if(i>j)
{
arr[c--]=i;
n++;
}
else//j>=i
{
arr[c--]=j;
m--;
}
}
return arr;
}力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台
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刷完绝对对于双指针有一定的使用感觉了。
int minSubArrayLen(int target, int* nums, int numsSize)
{
int size=0;
int result=INT_MAX;
int left=0;
int sum=0;
for(int right=0;right<numsSize;right++)
{
sum+=nums[right];
while(sum>=target)
{
size=right-left+1;
result=result<=size?result:size;
sum-=nums[left++];
}
}
return result==INT_MAX?0:result;
}时间复杂度直接从O（N*N)降到了O(N),可见这种方法的强大。
推荐大家去B站看代码随想录视频，可能理解更加深入。
下面给大家推荐题目吧：