Arrays.binarySearch不能用于查找极值，因其仅适用于在已排序数组中查找指定目标值的索引，而极值无预设目标值、不满足二分比较前提；升序时极值在端点，可直接获取；无序或单峰时需遍历或定制算法。
Arrays.binarySearch 不能直接用于查找数组中的极值（最大值或最小值）。它只适用于在已排序的数组中查找指定元素的索引，且要求数组必须是升序排列（或严格按 Comparable/Comparator 规则有序）。极值查找与二分查找的前提和目标本质不同——极值依赖于整体分布特征，而 binarySearch 依赖局部有序性与目标值比对。
为什么 binarySearch 不适合找极值
binarySearch 的逻辑是：每次比较中间元素与目标值，根据大小关系决定向左或右子区间搜索。但极值没有“目标值”可比；最大值可能在开头、中间或结尾，且在无序数组中无法通过一次比较排除一半空间。
- 若数组未排序，binarySearch 行为未定义，可能返回负数（插入点），但该结果与极值位置无关
- 即使数组升序，最大值一定在末尾、最小值一定在开头——此时直接用
arr[0]和arr[arr.length-1]即可，无需 binarySearch - 若数组是“先升后降”或“先降后升”的单峰/单谷结构（如山形数组），虽存在极值，但 binarySearch 本身不支持这种模式识别；需改用自定义的三分查找或修改版二分逻辑
正确查找极值的常用方式
根据数组特点选择合适方法：
- 普通无序数组：遍历一次，记录最大/最小值及其索引。时间复杂度 O(n)，最可靠
-
升序数组：最小值 =
arr[0]，最大值 =arr[arr.length - 1] -
降序数组：最小值 =
arr[arr.length - 1]，最大值 =arr[0] -
单峰数组（先增后减）找峰值：可用修改版二分——比较 mid 与其右邻，若
arr[mid] < arr[mid+1]，说明还在上升段，峰值在右半；否则在左半（含 mid）。注意这不是 Arrays.binarySearch，而是手写逻辑
如果坚持用 binarySearch 做些相关事？
它唯一能间接辅助极值分析的场景是：已知极值数值，验证其是否存在或定位其位置。例如：
- 先用 O(n) 找出最大值
maxVal - 再调用
Arrays.binarySearch(arr, maxVal)——但前提是arr已升序排序，否则结果无效 - 若数组含重复极值，binarySearch 只返回其中一个索引，不保证是第一个或最后一个
小结
不要用 Arrays.binarySearch 查极值。它不是为此设计的工具。找最小值、最大值，优先考虑遍历或利用已知顺序；找峰值等特殊极值，应实现对应的三分或定制二分算法。理解 API 的适用边界，比强行套用更重要。
