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给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。
你可以假设数组中无重复元素。
示例 1:
输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2
示例 2:
输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1
示例 3:
输入: [1,3,5,6], 7 输出: 4
示例 4:
输入: [1,3,5,6], 0 输出: 0
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position
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1.循环遍历所有数组元素。
2.每次循环都比较一次目标元素target与当前元素的大小，设置插入位置旗帜insert。
若target=当前元素，则直接返回插入位置；
判断若target>当前元素，则插入位置为当前元素之后，每次循环更新insert；
3.循环结束，若仍未找到，则返回insert。
1 class Solution { 2 public: 3 int searchInsert(vector<int>& nums, int target) { 4 int insert=0; 5 int i; 6 for(i=0;i<nums.size();i++){ 7 if(target > nums[i]) 8 insert = i+1; 9 if(target == nums[i]) 10 return i; 11 } 12 return insert; 13 } 14 };
复杂度分析：时间复杂度为O(n)。
假设题意是叫你在排序数组中寻找是否存在一个目标值，那么训练有素的读者肯定立马就能想到利用二分法在O(logn) 的时间内找到是否存在目标值。但这题还多了个额外的条件，即如果不存在数组中的时候需要返回按顺序插入的位置，那我们还能用二分法么？答案是可以的，我们只需要稍作修改即可。
考虑这个插入的位置 pos，它成立的条件为：
nums[pos?1]<target≤nums[pos]
其中 nums 代表排序数组。由于如果存在这个目标值，我们返回的索引也是pos，因此我们可以将两个条件合并得出最后的目标：「在一个有序数组中找第一个大于等于 target 的下标」。
问题转化到这里，直接套用二分法即可，即不断用二分法逼近查找第一个大于等于target 的下标 。下文给出的代码是笔者习惯的二分写法，ans 初值设置为数组长度可以省略边界条件的判断，因为存在一种情况是target 大于数组中的所有数，此时需要插入到数组长度的位置。
1 class Solution { 2 public: 3 int searchInsert(vector<int>& nums, int target) { 4 int n = nums.size(); 5 int left = 0, right = n - 1, ans = n; 6 while (left <= right) { 7 int mid = ((right - left) >> 1) + left; 8 if (target <= nums[mid]) { 9 ans = mid; 10 right = mid - 1; 11 } else { 12 left = mid + 1; 13 } 14 } 15 return ans; 16 } 17 };
复杂度分析：
时间复杂度：O(logn)，其中 nn 为数组的长度。二分查找所需的时间复杂度为 O(logn)。
空间复杂度：O(1)。我们只需要常数空间存放若干变量。
作者：LeetCode-Solution
链接：https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/solution/sou-suo-cha-ru-wei-zhi-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
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1 class Solution { 2 public: 3 int searchInsert(vector<int>& nums, int target) { 4 int n = nums.size(); 5 int l=0,r=n-1; 6 while(l<=r){ 7 int mid=l+(r-l)/2; 8 if(nums[mid]<target) 9 l=mid+1; 10 else r=mid-1; 11 } 12 return l; 13 } 14 };
目标值若不在数组中，插入位置直接返回l
（二分查找相关知识补充：https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/solution/te-bie-hao-yong-de-er-fen-cha-fa-fa-mo-ban-python-/）
1.在数组中查询某值时，可以想到二分查找法，时间复杂度为O(logn)，查找更快。
2.使用二分查找时，注意边界问题。（参考补充知识）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/SmallPokonyan/p/14664728.html
