在一个上升序列中，查找刚刚小于给定值k的元素。如样例1：2 5 6 8 9 中刚刚比7小的数是6（数据保证存在） 输入 第一行包含一个整数n，为上升序列长度。1 ≤ n ≤ 100000。 第二行包含n个整数，为上升序各元素。所有元素的大小均在0-1,000,000,000之间。 第三行包含一个整数m，为要询问的次数。1 ≤ m ≤ 10000。 接下来m行，每行一个整数，为要询问最接近元素的给定值。所有给定值的大小均在0-1,000,000,000之间。 输出 m行，每行一个整数，为刚刚小于给定值k的元素。

好的，这个问题可以使用二分查找算法来解决。具体步骤如下：

1. 读入序列长度 n 和序列元素 a1, a2, ..., an。

2. 对序列 a 进行排序，使其成为一个上升序列。

3. 读入询问次数 m，并依次读入每个要询问的值 k。

4. 对于每个询问的值 k，使用二分查找算法在序列 a 中找到刚好小于 k 的元素。具体做法是：

- 初始化左右指针 l 和 r，分别指向序列的第一个和最后一个元素。

- 当 l <= r 时，执行以下操作:

- 计算中间位置 mid = (l + r) / 2。

- 如果 a[mid] < k，说明要查找的元素在右半部分，令 l = mid + 1。

- 如果 a[mid] >= k，说明要查找的元素在左半部分或者当前位置，令 r = mid - 1。

- 最终，l 指向的就是刚好小于 k 的元素。

5. 输出每个询问的答案。

以下是使用 Python 语言实现的代码示例：

n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))
a.sort()  # 排序

m = int(input())
for i in range(m):
    k = int(input())
    l, r = 0, n - 1  # 初始化左右指针
    while l <= r:
        mid = (l + r) // 2
        if a[mid] < k:
            l = mid + 1
        else:
            r = mid - 1
    print(a[r])  # 输出答案