这一题看了labuladong的题解：
https://leetcode-cn.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/solution/er-fen-cha-zhao-suan-fa-xi-jie-xiang-jie-by-labula/
对于本题的思路如下：
分别找出左边界点和右边界点。
查找左边界和右边界点是二分查找的进阶版本，因此首先回顾一般的二分查找。
二分查找的一般思路：
def binary_search(nums, target):
low = 0
high = len(nums) - 1
while low <= high:
mid = (low + high)//2
if nums[mid] == target:
return mid
if nums[mid] > target:
high = mid - 1
elif nums[mid] < target:
low = mid + 1
return None
查找左边界点的思路：
代码如下：
#查找左边界
def find_left(nums,target):
if len(nums) == 0:
return -1
left = 0
right = len(nums) - 1
while (left <= right):
mid = (left + right) // 2
if target == nums[mid]:
right = mid - 1
elif target < nums[mid]:
right = mid - 1
elif target > nums[mid]:
left = mid + 1
if left - 1 == len(nums) - 1:
print("###")
return -1
print(left)
if nums[left] != target:
return -1
else:
return right + 1
基本思路：
- 如果找到target == nums[mid]，这时候更新右指针。同时在这种情况下，在下次循环时，因为数据已经本身有序（即target<nums[mid]), 不会出现target>nums[mid]的情况，因此右指针只负责查找边界点；因此这时候会移动左指针，而右指针不动。直到遍历到target再次等于nums[mid]时，右指针再次移动；
最后完成的情况是right = mid - 1；left 和mid相等；
因为在结束循环后，left应该是比mid大一；
图形化表示如下：
但是除此之外，还需要注意以下点：
在目标数组中不存在target的情况； - 如果target大于数组中的所有元素，left指针一直再增加，直到left越界；所以代码中存在：
if left - 1 == len(nums) -1的选项 - target在目标数组范围内，但是没有此元素；此时只需要判断nums[left] 是否与target相等，如果不相等，即是找不到；
- 当target小于数组中的所有元素的时候，即left值一直为0，right值为-1；在这种情况下，第二点已经包含了这种例子，即nums[left]!=target；同时left值为0并不能作为一个判断数组中不存在target的情况，因为是在寻找左边界，可能正好left值为0，right为-1，并且nums[left]=target.
查找右边界点的思路：
代码如下：
#查找右边界
def find_right(nums,target):
if len(nums) == 0:
return -1
left = 0
right = len(nums) - 1
while(left <= right):
mid = (left + right) // 2
if target == nums[mid]:
left = mid + 1
elif target < nums[mid]:
right = mid - 1
elif target > nums[mid]:
left = mid + 1
print(left)
if left == 0:
print("###")
return -1
if nums[left - 1] != target:
return -1
else:
return left - 1
查找右边界和左边界的情况类似，这次移动的是left指针查找边界；因为是右侧查找（在数组本身有序的情况下，即target<nums[mid]，不会出现target>nums[mid]的情况)，所以是right指针进行移动，而left指针用于查找边界。
并且，最后返回边界的值是left - 1（因为最后时候left=mid -1）；此时right指针指向边界。
同时需注意以下情况：
- target在数组的大小范围内，但是不存在于数组中，因此，只需要判断nums[left - 1]是否与target相等，如果不相等，则查找不到。
- 在target大于数组中的所有元素时，left指针越界，但是在寻找右边界的过程中，在最后一次时也会有left=mid+1，右边指针越界的情况，因此归为上一条叙述的情况；即判断是否nums[left - 1]与target相等‘
- 在target小于数组中的所有元素时，left指针一直为0；并且最后时候right指针值为-1；根据第一条left-1值越界，因此需要单独考虑。
总的代码就是把上述两类代码合起来即可。
代码如下：
class Solution:
def searchRange(self, nums, target):
#查找左边界
def find_left(nums,target):
if len(nums) == 0:
return -1
left = 0
right = len(nums) - 1
while (left <= right):
mid = (left + right) // 2
if target == nums[mid]:
right = mid - 1
elif target < nums[mid]:
right = mid - 1
elif target > nums[mid]:
left = mid + 1
if left - 1 == len(nums) - 1:
print("###")
return -1
print(left)
if nums[left] != target:
return -1
else:
return right + 1
#查找右边界
def find_right(nums,target):
if len(nums) == 0:
return -1
left = 0
right = len(nums) - 1
while(left <= right):
mid = (left + right) // 2
if target == nums[mid]:
left = mid + 1
elif target < nums[mid]:
right = mid - 1
elif target > nums[mid]:
left = mid + 1
print(left)
if left == 0:
print("###")
return -1
if nums[left - 1] != target:
return -1
else:
return left - 1
de = find_left(nums,target)
de1 = find_right(nums,target)
temp = []
temp.append(de)
temp.append(de1)
