..，魔鬼在这里发生了什么？
int [] numbers1To9 = new int[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9};
System.out.println("one is here, true or false?: "+Arrays.asList(numbers1To9).contains(1));
输出：这里是一个，是真还是假？：false
如果使用排序数组，或者将对未排序数组的排序操作视为“便宜”，则binarySearch可以将其视为一个不错的选择。它可以Lists直接与原始数组一起使用，避免了进一步的集合（例如）的创建，并且可以标识存储所需键的位置（或其中一个）。结果，您可以识别其存在（隐式）和索引所在的位置。
您已经对数组进行了排序，因此在您的情况下无需这样做（使用此算法是一个优势）。请注意，在使用未排序的数组时，必须在Arrays.sort之前调用，binarySearch以避免出现“未定义”的结果。
例如，如果您想知道值（1）是否存在：
//Arrays.sort(numbers1To9);
boolean found = (Arrays.binarySearch((numbers1To9), 1))>=0?true:false; //--> true
例如，如果您还希望获得值（2）的排名，请执行以下操作：
//Arrays.sort(numbers1To9);
int pos = Arrays.binarySearch((numbers1To9), 2); //-->1
boolean found = pos>=0; //--> true
binarySearch如果找不到该元素，则只会返回负输出。如果找到的键重复，则无法保证指定键的哪个位置会返回。
无论如何，如果结果为>=0，则保证该数组包含数字，并且还保证所需的值存储在返回的索引中。
没有找到密钥时的结果有点有趣
如果找不到密钥，则显示的否定结果遵循以下逻辑：
（-（插入点）-1）。插入点定义为将键插入数组的点：第一个元素的索引大于键；如果数组中的所有元素都小于指定的键，则为a.length。这样可以保证，并且仅当找到密钥时，返回值才会> = 0。
因此，如果您尝试找到任何大于9的数字，则插入点将为numbers1To9.length -> 9。因此，10与INTEGER.MAX_VALUE将输出相同的位置：
int pos = Arrays.binarySearch((numbers1To9), 10); // -(9)-1 --> pos=-10
pos = Arrays.binarySearch((numbers1To9), Integer.MAX_VALUE); // -(9)-1 --> pos=-10
使用数字0时，插入点将为0（随着1的增大，其在数组中的位置为0）：
int pos = Arrays.binarySearch((numbers1To9), 0); // -(0)-1 --> pos=-1
为了查看binarySearch如何与未排序的数组一起工作：
int [] numberUnsorted= new int[]{1,2,4,9,7,6,5,8,3};
int pos = Arrays.binarySearch((numberUnsorted), 3); //--> pos = -3 (FAIL)
pos = Arrays.binarySearch((numberUnsorted), 9); //--> pos = -10 (FAIL)
pos = Arrays.binarySearch((numberUnsorted), 6); //--> pos = -4 (FAIL)
因此称他们为“不确定”是一个真正的王道千卡
请注意，binarySearch将是在数组中被排序的条件下查找
数组中数字的“最佳实践之一” 。在其他情况下，如果未对数组进行排序，您可能会意识到对数组进行排序的复杂性，并决定不需要排序操作的另一种机制是更好的方法。这将取决于数组的类型，大小和值。在不知道搜索具体上下文的情况下，通常没有“最佳确定方法”
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