arrays.binarysearch高效前提为数组已升序排序，返回值≥0表示存在且为索引，
Arrays.binarySearch 不是“一调就灵”的万能查找函数，它高效的前提是严格守序、正确解读返回值、合理匹配使用场景。用对了，O(log n) 查找秒级响应；用错了，结果不可靠还难排查。
必须先排序，否则结果无意义
binarySearch 不检查也不维护数组顺序，只假设输入已是升序排列。传入乱序数组，返回值纯属偶然，既不能定位元素，也不能推导插入点。
- 每次查找前，确认是否已调用 Arrays.sort(arr) —— 动态生成的数组（如用户录入、计算结果）尤其容易遗漏这步
- 同一数组多次查找时，排序只需一次；后续所有 binarySearch 调用都复用该有序状态
- 若业务逻辑中数组可能被中途修改，需在修改后重新排序，再进行查找
看懂返回值：正数是位置，负数藏插入点
返回值不是简单的“找到/没找到”，而是携带明确位置语义的整数：
- ≥ 0：目标存在，数值即其索引（例如返回 2，表示 key 在 arr[2]）
- ＜ 0：目标不存在，此时 -(返回值 + 1) 就是它应插入的位置索引
- 例如返回 -4 → 插入点为 3；返回 -1 → 应插在开头（索引 0）；返回 -7（数组长为 6）→ 应插在末尾（索引 6）
小数组不走二分，线性扫描反而更快
JDK 实际实现会自动优化：长度小于阈值（JDK 8 中为 21）时，直接遍历。这不是 bug，而是 CPU 缓存与分支预测带来的性能权衡。
- 不必为此改写逻辑 —— 对 10 个元素的数组调用 binarySearch，底层就是 for 循环
- 也不用刻意避免小数组调用 —— API 行为一致，语义清晰，代码可读性更高
- 真正影响效率的是无序数组误用，而非数组大小
灵活应对不同需求：范围查找与自定义比较
binarySearch 提供两个关键变体，解决实际开发中的常见扩展场景：
- 限定区间查找：binarySearch(arr, fromIndex, toIndex, key)，仅在 [fromIndex, toIndex) 内搜索，适合分页数据、跳过脏数据段或局部更新后快速验证
- 自定义比较逻辑：binarySearch(arr, key, comparator)，适用于对象数组、降序查找、忽略大小写字符串匹配等，Comparator 必须与数组实际排序方式一致
- 注意基本类型数组（如 int[]）不能传 Comparator；对象数组若未实现 Comparable 且未提供 Comparator，运行时抛 NullPointerException
