题目描述（简单难度）

题目说的比较绕，其实就是在 false false false true true 这样的序列中找出第一次出现 true 的位置。

可以通过 isBadVersion 函数得到当前位置是 false 还是 true。

解法一

最直接的解法，从 1 开始遍历，依次判断是否是 true。

public int firstBadVersion(int n) {
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (isBadVersion(i)) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

没想到这个解法竟然会超时。

解法二

把 false false false true true 可以想成有序数组，0 0 0 1 1，寻找第一次出现 1 的位置。

自然会想到二分查找了，和 275 题 解法是一样的，当时是找到第一个出现在直线上方的点。

public int firstBadVersion(int n) {
    int low = 1;
    int high = n;
    while (low <= high) {
        int mid = (low + high) >>> 1;
        if (isBadVersion(mid)) {
            if (mid == 1) {
                return 1;
            }
            //判断前一个是否是 false
            if (!isBadVersion(mid - 1)) {
                return mid;
            }
            high = mid - 1;
        } else {
            low = mid + 1;
        }
    }
    return -1;
}

和 275 题 一样，我觉得上边的解法比较好理解也就没写其他的写法了，没想到又碰到这种题了，那顺便再说一下其他的写法吧。

上边是采取提前结束的方法，事实上，因为数组中一定会有一个 true ，所以我们确信一定会找到我们要寻找的值。

所以我们可以通过不断的缩小范围，直到数组中只剩下一个位置，那么这个位置就一定是我们要找的。

下边的解法保证每次循环我们要找到解都在 low 和 high 之间，从而当 low == high 的时候，此时剩下的最后一个数就是我们要找的了。

public int firstBadVersion(int n) {
    int low = 1;
    int high = n;
    //这里去除等于，只剩一个值的时候就跳出来
    while (low < high) {
        int mid = (low + high) >>> 1;
        if (isBadVersion(mid)) {
            //这里不再是 mid - 1, 因为 mid 有可能是我们要找的值
            high = mid;
        } else {
            low = mid + 1;
        }
    }
    return low;
}

还有一种写法，比较反直觉。

public int firstBadVersion(int n) {
    int low = 1;
    int high = n;=
    while (low <= high) {
        int mid = (low + high) >>> 1;
        if (isBadVersion(mid)) {
            high = mid - 1;
        } else {
            low = mid + 1;
        }
    }
    return low;
}

high = mid - 1 ，看起来会把我们要找的值丢掉。其实是没有关系的，如果 mid 值是我们要找的，那么后续 low 会不断向 high 靠近，当 low 和 high 相等的时候，low 最后更新 low = mid + 1 ，刚好又回到了我们要找的值。

还有一种情况，如果之前一直没有找到我们要找的值，直到最后一步 low == high 的时候才找到。此时会进入 if 语句，更新 high = mid - 1 错过我们要找的值。但没有关系，我们返回的是 low ，依旧是我们要找的值。

扩展 求中点

在 108 题 已经说过这个扩展了，由于经常用到，这里再贴过来，如果不清楚的话可以看一下。

前几天和同学发现个有趣的事情，分享一下。

首先假设我们的变量都是 int 值。

二分查找中我们需要根据 start 和 end 求中点，正常情况下加起来除以 2 即可。

int mid = (start + end) / 2

但这样有一个缺点，我们知道int的最大值是 Integer.MAX_VALUE ，也就是2147483647。那么有一个问题，如果 start = 2147483645，end = 2147483645，虽然 start 和 end都没有超出最大值，但是如果利用上边的公式，加起来的话就会造成溢出，从而导致mid计算错误。

解决的一个方案就是利用数学上的技巧，我们可以加一个 start 再减一个 start 将公式变形。

(start + end) / 2 = (start + end + start - start) / 2 = start + (end - start) / 2

这样的话，就解决了上边的问题。

然后当时和同学看到jdk源码中，求mid的方法如下

int mid = (start + end) >>> 1

它通过移位实现了除以 2，但。。。这样难道不会导致溢出吗？

首先大家可以补一下 补码 的知识。

其实问题的关键就是这里了>>> ，我们知道还有一种右移是>>。区别在于>>为有符号右移，右移以后最高位保持原来的最高位。而 >>> 这个右移的话最高位补 0。

所以这里其实利用到了整数的补码形式，最高位其实是符号位，所以当 start + end 溢出的时候，其实本质上只是符号位收到了进位，而>>>这个右移不仅可以把符号位右移，同时最高位只是补零，不会对数字的大小造成影响。

但 >> 有符号右移就会出现问题了，事实上 JDK6 之前都用的>>，这个 BUG 在 java 里竟然隐藏了十年之久。

总

还是典型的二分查找的应用。解法一就不说了，说一下解法二的三种写法。

我觉得第一种写法比较直观，每次判断一下我们是否找到了，可以提前结束。

第二种写法的话也经常用到，比如 33 题 找最小值下标的时候，当时和 @为爱卖小菜 讨论了很多，自己对二分理解也深刻了不少。这种写法用于一定可以找到解的时候，一定要注意的是 low < high，不能加等号，不然可能造成死循环。

第三种写法的话，这里就不推荐了。