设a[0:n-1]是一个已排好序的数组。请改写二分搜索算法，使得当搜索元素x不在数组中时，返回小于x的最大元素的位置i和大于x的最小元素位置j。当搜索元素在数组中时，i和j相同，均为x在数组中的位置。

### 回答1：
二分搜索算法的改写如下：

1. 初始化左指针l=和右指针r=n-1。

2. 当l<=r时，执行以下步骤：

a. 计算中间位置mid=(l+r)/2。

b. 如果a[mid]==x，则返回mid。

c. 如果a[mid]<x，则更新l=mid+1。

d. 如果a[mid]>x，则更新r=mid-1。

3. 如果搜索元素x不在数组中，则返回小于x的最大元素的位置i=l-1和大于x的最小元素位置j=r+1。

4. 如果搜索元素在数组中，则返回i=j=mid。

说明：在步骤3中，由于数组已排好序，因此i=l-1是小于x的最大元素的位置，j=r+1是大于x的最小元素位置。如果x比数组中所有元素都小，则i=-1；如果x比数组中所有元素都大，则j=n。

### 回答2：
首先，我们需要对原有的二分搜索算法进行修改，使其在找不到搜索元素x时，返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。

改写后的算法如下：

func binarySearch(arr, x):
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    i = -1  # 小于x的最大元素位置i
    j = -1  # 大于x的最小元素位置j
    
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        
        if arr[mid] == x:  # 找到x在数组中的位置
            return mid, mid
        elif arr[mid] > x:
            j = mid  # 更新大于x的最小元素位置j
            high = mid - 1  # 在左半部分区域继续搜索
        else:
            i = mid  # 更新小于x的最大元素位置i
            low = mid + 1  # 在右半部分区域继续搜索
    
    return i, j  # 返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j

在这个改写后的算法中，当搜索元素x不在数组中时，利用了二分查找的思想。在算法的每一步迭代中，通过判断arr[mid]与x的大小关系，来更新i和j的值，以使i保持为小于x的最大元素位置，j保持为大于x的最小元素位置。

最终，当算法结束时，i和j的值即为小于x的最大元素位置和大于x的最小元素位置。

需要注意的是，如果x比数组中的最小元素还要小，i将保持为初始值-1，表示没有小于x的元素；如果x比数组中的最大元素还要大，j将保持为初始值-1，表示没有大于x的元素。