二分是一个常用的小技巧，可以将原本O(n)的复杂度降为O(log n)。但是二分也有局限性，只能在一个单调有序的集合中使用，所以，对于一道题目，我们要先判断它是否具有可二分性，然后再进行二分。
一、二分查找
1.1 思路
在一个不严格单调的有序集合中，我们如果要查找一个元素的位置，可以用l来存储下界，用r来存储上界，然后将整个集合分成两半，通过对集合中间元素与目标元素的比较，来判断目标元素是在集合中的左半部分还是右半部分（如果中间元素与目标元素相同，则退出函数，返回中间元素的位置），随后更新上界和下界。不断进行这样的操作，直至l>r为止。
1.2 模板
//这里以在一个不严格单调递增数组中查找元素为例
int find(int l,int r,int v)//l存储上界，r存储下界，v即为目标元素
{
if(l>r) return -1;//如果找不到就返回-1
int mid=(l+r)>>1;//mid即为中间元素的位置，这里用位运算提高效率，相当于"int mid=(l+r)/2;"（位运算请见https://blog.csdn.net/chenxiaoran666/article/details/79770278）
//对中间元素与目标元素进行比较
if(sum[mid]==v) return mid;//中间元素与目标元素相同，则退出函数，返回中间元素的位置
else if(sum[mid]>v) find(l,mid-1);//中间元素大于目标元素，将上界更新为中间元素的位置-1
else find(mid+1,r);//中间元素小于目标元素，将下界更新为中间元素的位置+1
}
二、二分答案
2.1 思路
当遇到求极值的问题时，如果该题目的答案具有可二分性，我们同样可以用二分法来解决。依旧用l来存储下界，用r来存储上界，随后用验证函数check()来判断l与r的中间值作为答案是否可行，并不断更新上界和下界，有着极高的效率。
2.2 模板
//这里以求最大值为例
void find(int l,int r)
{
if(l>r) return;//当上界大于下界时，就退出函数
int mid=(l+r)>>1;//mid即为l与r的中间值
//用验证函数check()来判断l与r的中间值作为答案是否可行，其中check()函数请视题目情况自行编写
if(check(mid)) ans=mid,find(mid+1,r);//若可行，则更新答案，并将下界更新为中间元素的位置+1
else find(l,mid-1);//若不可行，则将上界更新为中间元素的位置-1
}
2.3 例题：【POJ3122】Pie
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