arrays.binarysearch仅适用于已严格升序（或按指定comparator有序）的数组，未排序时结果不可靠；查到返回非负索引，未查到返回-(插入点)-1，必须用≥0判断存在性。
Arrays.binarySearch 不是用来“处理”无序数据的工具，它只在数组已严格升序（或按指定 Comparator 有序）的前提下，提供 O(log n) 级别的快速定位能力。用错前提，结果就不可靠。
必须先确保数组有序
binarySearch 不做排序，也不校验顺序——它直接假设输入合法。如果数组是 {5, 1, 9, 3}，调用 Arrays.binarySearch(arr, 3) 可能返回 -1、-2 或其他负数，甚至偶尔碰巧返回某个正数，但这纯属巧合，不具可复现性。
- 基本类型数组（如 int[]）：调用 Arrays.sort(arr) 预处理一次即可
- String[] 或自定义对象数组：要么实现 Comparable，要么传入明确的 Comparator（例如按工号字符串长度比较，或忽略大小写）
- 部分有序（如旋转数组）、降序数组、含 null 元素的数组——都不能直接用标准 binarySearch，需先转换或改写逻辑
正确判断查找结果
返回值不是布尔型，也不是简单的“-1 表示没找到”。它携带双重语义：
- ≥ 0：表示命中，数值就是元素在数组中的索引（例如返回 0，说明 key 在第一个位置）
- ＜ 0：表示未命中，但可换算出插入位置：insertPos = -(result + 1)
所以判断是否存在，必须写成 idx >= 0，而不是 idx != -1（否则索引 0 会被误判为“未找到”）。
注意类型匹配与适用范围
int[] 和 Integer[] 用的是不同重载方法，参数类型不匹配会在编译期报错或运行时异常：
- int[] arr = {1001, 1002, 1005}; → 用 Arrays.binarySearch(arr, 1002)
- String[] ids = {"EMP001", "EMP002"}; → 用 Arrays.binarySearch(ids, "EMP002")，且 key 必须是 String
- List（如 ArrayList）不能直接传给 Arrays.binarySearch；应改用 Collections.binarySearch(list, key)，前提是 list 已排序且支持随机访问
适合什么场景？
binarySearch 的优势体现在「稳定、静态、读多写少」的数据集上：
- 配置项 ID 列表（如权限码数组），启动时加载并排序，后续高频查询
- 日志级别映射表、HTTP 状态码常量数组等只读有序集合
- 需要同时获取存在性和插入位置的场景（如构建有序缓存、计算排名）
若数据频繁增删，每次都要 Arrays.sort()，维护成本远超收益——此时更适合 TreeSet 或 TreeMap，它们天然维持有序，contains()、ceiling() 等操作也都是 O(log n)。
