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。

### 回答1：
可以使用二分查找的方法来解决这个问题。首先，我们初始化左右指针分别指向数组的第一个和最后一个元素。然后，我们进行循环，每次将中间指针指向左右指针的中间位置。如果中间位置的值等于目标值，直接返回中间位置。如果中间位置的值大于目标值，那么说明目标值在左半部分，将右指针移动到中间位置的左边一位。如果中间位置的值小于目标值，那么说明目标值在右半部分，将左指针移动到中间位置的右边一位。循环直到左指针大于右指针，此时左指针指向的位置就是目标值将要插入的位置，返回左指针即可。

下面是示例代码：

def searchInsert(nums, target):
    left, right = 0, len(nums) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if nums[mid] == target:
            return mid
        elif nums[mid] > target:
            right = mid - 1
        else:
            left = mid + 1
    return left

时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是数组的长度。

### 回答2：
这个问题可以通过二分查找算法来解决。首先，我们初始化左指针left为0，右指针right为数组长度减1。然后，我们进入一个循环，直到left大于right为止。

在每一次循环中，我们计算中间指针mid的位置，并将mid指向的元素与目标值进行比较。如果mid指向的元素等于目标值，则直接返回mid作为结果。

如果mid指向的元素大于目标值，那么说明目标值在mid的左侧，我们将right更新为mid-1，并继续循环。

如果mid指向的元素小于目标值，那么说明目标值在mid的右侧，我们将left更新为mid+1，并继续循环。

当循环结束时，说明目标值不存在于数组中。根据题目要求，我们需要返回该将会被按顺序插入的位置。由于题目已经说明了数组中无重复元素，因此可以直接返回left作为插入位置。

以下是用Python实现的代码：

def searchInsert(nums, target):
    left, right = 0, len(nums) - 1
    
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        
        if nums[mid] == target:
            return mid
        elif nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    
    return left

这样，我们就可以使用该函数找到目标值在数组中的索引，或者找到将会被插入的位置。

### 回答3：
题目要求在给定的排序数组中找到目标值，并返回该目标值的索引。如果目标值不存在于数组中，则返回按顺序插入的位置。

我们可以考虑使用二分查找的方法来解决这个问题。首先，我们设置两个指针left和right，分别指向数组的起始和结束位置。

然后，我们通过循环的方式不断缩小搜索范围。在每一次循环中，我们计算出中间位置mid，将数组的中间元素与目标值进行比较。

- 如果中间元素等于目标值，说明我们找到了目标值，返回中间元素的索引。
- 如果中间元素小于目标值，说明目标值应该在右半部分的范围内，我们将left指针移到mid+1的位置。
- 如果中间元素大于目标值，说明目标值应该在左半部分的范围内，我们将right指针移到mid-1的位置。

当循环结束时，如果仍然没有找到目标值，说明目标值不存在于数组中。根据题目要求，我们需要返回插入目标值的位置。此时，left指针的位置就是我们需要返回的位置。

下面是具体的代码实现：

def searchInsert(nums, target):
    left, right = 0, len(nums) - 1
    
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if nums[mid] == target:
            return mid
        elif nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    
    return left

该算法的时间复杂度为O(logn)，其中n表示数组的长度。整个算法的思路是通过二分查找逐渐缩小搜索范围，从而提高查找的效率。