一维数组查找关键是“怎么找得快、找得准”，需据数据有序性、查询频次和定位需求选择方法：无序或低频用顺序查找（O(n)）；有序则用二分查找（O(log n)），可精准定位范围；实际常结合排序、哈希索引或精度阈值等策略优化。
一维数组查找不是“找不找得到”的问题，而是“怎么找得快、找得准”的问题。关键看数据是否有序、查找频次高低、是否需要定位范围——选对方法，效率能差出几十倍。
顺序查找：简单直接，适合小规模或无序场景
当数组没排序，或者只查一两次，顺序查找最省事。从头到尾逐个比对，代码几行就搞定，不用预处理，也不怕插入删除打乱顺序。
- 时间复杂度固定是 O(n)，最坏要扫完整个数组
- 适用长度几十以内的数组，比如录入6个[30,60)之间不重复整数的练习题
- 边界只需判断 i < arr.length，越界风险低，调试友好
二分查找：对数级提速，但必须严格有序
数组一旦升序（或降序）排好，二分就能把百万级查找压缩到最多20次比较。它不只回答“在不在”，还能精准返回“从哪开始、到哪结束”。
- 每次取中点比较，根据大小关系砍掉一半搜索区间
- 左边界写法：l = mid + 1，r = mid；右边界则反过来，避免死循环
- 配合两次二分，可获取某值首次和末次出现位置，进而算出频次或覆盖区间
实际项目中的常见组合策略
纯数组很少单打独斗，真实业务里常搭配其他手段让查找更稳更快：
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- 数据更新少、查询多？先排序 + 二分，性价比最高
- 增删查频繁交替？考虑用 HashMap 做索引，底层仍可用一维数组存原始数据
- 查浮点数（如解方程求根）？二分照样能用，把“相等”换成“差值小于精度阈值”即可
- 递归写法利于理解逻辑，迭代实现更省内存，两者效果一致
动手前先想清楚三个问题
写查找代码前花一分钟确认，能少踩大半坑：
- 数组当前是否已排序？没排就别硬上二分
- 你要的只是“存在与否”，还是“第一次在哪”“一共出现几次”？
- 后续还会插入新元素吗？如果会，维护有序的成本要不要计入设计？
