34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
进阶：
你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？
示例 1：
输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出：[3,4]
示例 2：
输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出：[-1,-1]
示例 3：
输入：nums = [], target = 0
输出：[-1,-1]
提示：
0 <= nums.length <= 105
-109 <= nums[i] <= 109
nums 是一个非递减数组
-109 <= target <= 109
方法一：暴力搜索
所谓暴力其实就是在数组里挨个寻找target,找到第一个target后储存其下标，接着再次寻找，直到找到最后一个和target相等的数后再次储存其下标即可。
int* searchRange(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize){
int *a=(int*)malloc(sizeof(int)*2);//申请空间
*returnSize = 2;
memset(a,-1,sizeof(a));//先初始化为-1以便后续操作
if(numsSize==1)//由后面可知我是先估计了第i个的下一个的情况，所以至少数组长度为2，所以为长度为1要先单独考虑
{
if(target!=nums[0])
{
return a;
}
else
{
a[0]=0;
a[1]=0;
return a;
}
}
int k = 0;//作为衡量数组中是否出现过与target相等的数
for(int i=0;i<numsSize;i++)
{
if(nums[i]==target)
{
if(k==0)//此为证明是第一次遇见target
{
a[0]=i;
k++;//k变了
}
if(i!=numsSize-1)//下面的条件都是在下一个的情况考虑的，所以要先保证存在“下一个”
{
if(nums[i+1]==target)
{
continue;//即判断他是否为最后一个与target相等的数是靠他之后的数是否为target
}
if(nums[i+1]!=target)
{
a[1]=i;
break;//找到最后一个立马跳出去
}
}
}
}
if(a[1]==-1&&k!=0)//此为找到target但是数组最后一个数也为target的情况
a[1]=numsSize-1;//这样的话在for循环中不会为a[1]赋值，因为他进不去第二个if了
if(k==0)//表示没有找到target的情况
{
a[0]=-1;
a[1]=-1;
return a;
}
return a;
}
但令我没想到的是暴力做法效率还挺快的。
方法二：二分查找
由题可知，既然已经说了是升序数组，则可利用二分特性查找加快速度。
但与平常的二分有所不同，这里需要找到两个东西，一个是左边界，一个是右边界。先查找左边界，一旦nums[mid]大于或小于target直接常规二分移动即可。重点是当出现nums[mid]==target时，由于此点可能不是左边界，所以要向左再进行查找，所以我们的循环结束条件并不是出现nums[mid]==target，而是不断的进行缩小left与right进而使真正的左边界被二者包在里面，最后left和target对应的值的下标全部在一个位置，此时刚好left>right了，跳出循环，将left赋给左边界即可。右边界同样处理即可。
即把握好左边界向左查找，右边界向右查找即可。
我们可以拿一个例子来理解：
若我们要找的左边界在刚开始就是nums数组中mid对应的下标，即刚开始我们其实就找到了左边界。但我们并不知道，因此又再向左查找，但此时由于right=mid-1,也就是接下来在left<right时我们怎么查找也找不到大于target的了，所以经过不断的循环后，最终left=right，但发现仍找不到，所以此时left=mid+1了，跳出了循环。而此时mid=right=left,所以此mid+1就是right+1,就是我们刚开始就找到的mid了。
并且我举的这个例子是必然情况，即你要找左边界，最后势必会来到我举的这个例子的情况，即mid对应的下标恰好就是左边界的情况。
为什么呢？
因为若不是那种情况的话，你通过二分查找不断缩小区间，最后也是到达这种情况。
所以可知代码如下：
int erfen(int*nums,int numsSize,int target,int index){
int left=0;
int right=numsSize-1;
while(right>=left)//一定要为等于
{
int mid=(left+right)/2;//mid要放里面，因为每次循环mid都要改一次
if(nums[mid]>target)
{
right=mid-1;
}
if(nums[mid]<target)//二分老规矩
{
left=mid+1;
}
if(nums[mid]==target)//当等于时不能直接赋予，因为可能真正的边界在左边或右边
{
if(index==0)//此为找左边界时，此点可能不是左边界，所以不妨向左再找找
{
right=mid-1;
}
else
{
left=mid+1;//同上，此为找右边界
}
}
}
if(index==0)//注意此时我们是默认一定能找到的情况，至于真的找不找的到由后面选择即可
return left;
else
return right;
}
int* searchRange(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize){
int *res=(int*)malloc(sizeof(int)*2);
*returnSize = 2;
res[0]=erfen(nums,numsSize,target,0);//左边界查找
res[1]=erfen(nums,numsSize,target,1);//右边界查找
if (!(res[0] <= res[1] && nums[res[0]] == target && nums[res[1]] == target))
//正是因为原先二分查找是默认nums数组里一定有target的情况，所以我们要进行一次选择
{
res[0] = res[1] = -1;
}
return res;
}