int searchInsert(vector<int>& nums, int target) { int size = nums.size(); if(target == 0) return 0; if(size == 1){ if(nums[0] >= target) return 0; else return 1; } if(target <= nums[0]) return 0; for(int i = 0; i < size - 1; i++){ if(nums[i] == target) return i; if(nums[i+1] == target) return i+1; if(nums[i] < target && nums[i+1] > target){ return i+1; } } return size; }输入[-1,3] 0结果是什么

根据给定的代码，`searchInsert` 函数是用来在已排序的整数数组 `nums` 中查找目标值 `target` 的插入位置。如果目标值已经存在于数组中，则返回其索引；如果目标值不存在于数组中，则返回它应该插入的位置。

对于输入 `[-1, 3]` 和目标值 `0`，根据代码逻辑，函数的执行过程如下：

1. 获取数组大小 `size`，此处为 2。
2. 判断目标值是否为 0，由于不满足条件，继续执行。
3. 判断数组大小是否为 1，由于不满足条件，继续执行。
4. 判断目标值是否小于等于数组中的第一个元素 `-1`，由于不满足条件，继续执行。
5. 进入循环，从索引 0 开始遍历到 `size - 1`（即 1）。
- 对于索引 0，判断当前元素 `-1` 是否等于目标值 0，不满足条件。
- 判断下一个元素 `3` 是否等于目标值 0，不满足条件。
- 判断当前元素 `-1` 是否小于目标值 0 且下一个元素 `3` 是否大于目标值 0，满足条件。此时目标值应该插入到索引 1 的位置。
6. 返回插入位置索引 1。

因此，对于输入 `[-1, 3]` 和目标值 `0`，函数 `searchInsert` 的结果为 1。

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int binarySearch(vector<int>& nums, int target, bool lower) { int left = 0, right = (int)nums.size() - 1, ans = (int)nums.size(); while (left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if (nums[mid] > target || (lower && nums[mid] >= target)) { right = mid - 1; ans = mid; } else { left = mid + 1; } } return ans; } int search(vector<int>& nums, int target) { int leftIdx = binarySearch(nums, target, true); int rightIdx = binarySearch(nums, target, false) - 1; if (leftIdx <= rightIdx && rightIdx < nums.size() && nums[leftIdx] == target && nums[rightIdx] == target) { return rightIdx - leftIdx + 1; } return 0; } 详细解释代码

这段代码实现了在有序数组中查找某个元素的出现次数。

函数 `binarySearch` 是一个二分查找函数，其中 `nums` 是有序数组，`target` 是目标值，`lower` 表示是否查找第一个大于等于目标值的元素。如果 `lower` 为 true，则查找第一个大于等于目标值的元素，否则查找第一个大于目标值的元素。如果找到了符合条件的元素，则返回其下标；否则，返回数组的长度。

函数 `search` 利用 `binarySearch` 函数分别查找目标值在有序数组中第一次和最后一次出现的位置，然后计算出现次数。具体步骤如下：

1. 调用 `binarySearch(nums, target, true)` 查找目标值第一次出现的位置，保存在变量 `leftIdx` 中。
2. 调用 `binarySearch(nums, target, false) - 1` 查找目标值最后一次出现的位置，然后减 1，保存在变量 `rightIdx` 中。
3. 如果目标值在数组中出现过，并且第一次和最后一次出现的位置都找到了，则返回它们之间的元素个数，即 `rightIdx - leftIdx + 1`。
4. 如果目标值在数组中没有出现过，则返回 0。

值得注意的是，这段代码中的二分查找算法是一个通用的模板，可以用来查找大于等于或大于目标值的元素位置。同时，二分查找的时间复杂度为 O(log n)，比暴力查找的时间复杂度 O(n) 要快得多。

class Solution { public: int searchInsert(vector<int>& nums, int target) { } };

nums, int target) {
int left = 0, right = nums.size() - 1;
while (left <= right) {
int mid = (left + right) / 2;
if (nums[mid] == target) {
return mid;
} else if (nums[mid] < target) {
left = mid + 1;
} else {
right = mid - 1;
}
}
return left;
}
};

// Time Complexity: O(log n)
// Space Complexity: O(1)