Java 二进制搜索未排序数组

希望有人知道这个Java认证问题的答案：

public static void main(String[] args) {
 String[] sa = {"d", "c", "a", "b" };
 int x = Arrays.binarySearch(sa, "b");
 Arrays.sort(sa);
 int y = Arrays.binarySearch(sa, "b");
 System.out.println(x + " " + y);
}

哪两种结果是可能的？（选择两个。）
A） 70
B） 7.1
C） 7.3
D） -10
E） -11
F） -13

唯一正确的答案是E）-1，因为如果你玩二进制搜索算法，这是唯一可能的输出。但是他们要我选择两个。。。 因此第二个必须是B）7 1，因为排序数组中的第二个二进制搜索将始终返回

1

所以我的问题是，为什么B）7 1是一个可能的结果？ 更具体地说：未排序数组中的第一个binarySearch如何可能返回7

---

提前感谢

这是一个技巧性的问题。根据文档，未排序数组上的二进制搜索结果未定义：

在进行此调用之前，必须对数组进行排序（如上面的排序方法所示）。如果未排序，则结果未定义

这尤其意味着任何数字，包括7个，都是公平的游戏

---

排序后的结果定义良好：您将得到一个

1

。就像魔术一样，答案列表中只有两对以

1

结尾，因此

B

和

E

是考官希望你做出的选择。

这是一个技巧性问题。根据文档，未排序数组上的二进制搜索结果未定义：

在进行此调用之前，必须对数组进行排序（如上面的排序方法所示）。如果未排序，则结果未定义

这尤其意味着任何数字，包括7个，都是公平的游戏

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排序后的结果定义良好：您将得到一个

1

。就像魔术一样，答案列表中只有两对答案以

1

结尾，因此

B

和

E

是考官希望你做出的选择。

你可能应该坚持文档，而不是你对二进制搜索的一般工作原理的了解。API文档非常清楚如何在未排序的数组上使用

Array.binarySearch

：“如果未排序，则结果未定义。”

---

换句话说，如果数组未排序，则结果不需要遵循任何规则。从二进制搜索的实现中，您可能知道结果不能超过数组长度。然而，这只是实现细节。你不能依赖它。

你可能应该坚持使用文档，而不是了解二进制搜索的一般工作原理。API文档非常清楚如何在未排序的数组上使用

Array.binarySearch

：“如果未排序，则结果未定义。”

---

换句话说，如果数组未排序，则结果不需要遵循任何规则。从二进制搜索的实现中，您可能知道结果不能超过数组长度。然而，这只是实现细节。你不能相信这一点。

看起来他们欺骗了你）看起来他们欺骗了你）因此，尽管事实如此，usorted BINARYSERCH的结果将始终是-1在这种情况下，他们希望我说7也是一个可能的结果，因为文档说结果是未定义的？好吧，所以那些混蛋真的想骗我。。。不过，谢谢你的回答！：）这正是重点。实现可以确保结果始终为-1或实际索引。文档不能保证未排序的数组可以这样做，因此您不能依赖它。OK，一个二进制搜索的实现几乎不会有很大的变化。考虑这个情况：列表的排序算法期望列表实现<代码>随机化访问<代码>稳定。根据文件规定，未实施该计划的清单不保证稳定性。起初，相同的算法可能会在内部用于此类列表，但代价是速度非常慢。稍后，为了加快速度，添加了一个fork，以便对未实现

随机访问的列表应用不同的算法。这种新的排序并不稳定，但如果您以前依赖它（即使文档从未给出过这种保证），您自己的代码将被破坏。“如果数组未排序，则结果不需要遵循任何规则”——这不太正确。文档还说数组是“使用二进制搜索算法”搜索的。二进制搜索算法定义得很好，虽然API调用的结果是“未定义的”（就像抽象的二进制搜索算法一样），但这与说结果是“随机和任意的”不同。@Ted：实现二进制搜索至少有两种方法。如果“意外”提前找到项目，则一个停止，另一个继续细分搜索空间，直到剩下一个元素。两者在未排序的数组中查找内容的机会都很小，但它们在不同的情况下都会成功。除了普通的二进制搜索，还可以使用不同于中间索引的索引来划分搜索空间。因此，尽管事实上，在这种情况下，usorted binarysearch的结果将始终是-1，但他们希望我说7也是一个可能的结果，因为文档说结果未定义？好吧，所以那些混蛋真的想骗我。。。不过，谢谢你的回答！：）这正是重点。实现可以确保结果始终为-1或实际索引。文档不能保证未排序的数组可以这样做，因此您不能依赖它。OK，一个二进制搜索的实现几乎不会有很大的变化。考虑这个情况：列表的排序算法期望列表实现<代码>随机化访问<代码>稳定。根据文件规定，未实施该计划的清单不保证稳定性。起初，相同的算法可能会在内部用于此类列表，但代价是速度非常慢。后来，为了加快速度，在appl中添加了一个fork