14 题：深入剖析有序数组中的元素首尾位置查找算法

算法思想：二分查找的魅力
二分查找算法因其高效性而闻名，它通过不断地将搜索范围减半，以极快的速度找到目标元素。在有序数组中查找元素时，二分查找算法的思路如下：

1. 确定搜索范围：首先，将数组的起始索引和结束索引分别设为 0 和数组长度减 1。
2. 查找中间索引：计算数组的中间索引，即 (起始索引 + 结束索引) / 2。
3. 比较中间元素：将中间元素与目标元素进行比较，有以下三种情况：
   • 若中间元素等于目标元素，则找到目标元素，返回中间索引。
   • 若中间元素大于目标元素，则目标元素一定在数组的左半部分。将结束索引更新为中间索引减 1。
   • 若中间元素小于目标元素，则目标元素一定在数组的右半部分。将起始索引更新为中间索引加 1。
4. 重复步骤 2 和 3，直到找到目标元素或搜索范围为空。

编程实现：代码展现算法之美

def find_first_and_last_position(nums, target):
  """
  在有序数组 nums 中查找元素 target 的第一个和最后一个位置。
  
  :param nums: 有序数组
  :param target: 目标元素
  :return: 目标元素的第一个和最后一个位置，若不存在则返回 (-1, -1)
  """

  # 确定搜索范围
  left, right = 0, len(nums) - 1

  # 使用二分查找算法查找目标元素的第一个位置
  while left <= right:
    mid = (left + right) // 2
    if nums[mid] == target:
      # 找到目标元素的第一个位置
      first_position = mid
      # 将搜索范围缩小到左半部分
      right = mid - 1
    elif nums[mid] < target:
      # 目标元素在右半部分
      left = mid + 1
    else:
      # 目标元素在左半部分
      right = mid - 1

  # 如果没有找到目标元素，则返回 (-1, -1)
  if first_position is None:
    return (-1, -1)

  # 使用二分查找算法查找目标元素的最后一个位置
  left, right = first_position, len(nums) - 1
  while left <= right:
    mid = (left + right) // 2
    if nums[mid] == target:
      # 找到目标元素的最后一个位置
      last_position = mid
      # 将搜索范围缩小到右半部分
      left = mid + 1
    elif nums[mid] < target:
      # 目标元素在右半部分
      left = mid + 1
    else:
      # 目标元素在左半部分
      right = mid - 1

  # 返回目标元素的第一个和最后一个位置
  return (first_position, last_position)

面试建议：知己知彼，百战不殆

在前端算法面试中，对算法的理解和掌握程度至关重要。以下是一些面试建议，可以帮助你在面试中展现出自己的实力：

1. 熟悉算法原理：确保你对算法的原理和思想有深入的理解，能够清晰地解释算法的运作过程。
2. 掌握算法实现：除了理解原理之外，还应掌握算法的实现细节，能够熟练地编写出算法的代码。
3. 练习算法题：通过解决大量的算法题，提升自己的算法能力，并培养良好的编程习惯。
4. 掌握算法时间复杂度分析：了解算法的时间复杂度和空间复杂度，能够分析算法的性能表现。
5. 总结面试经验：回顾自己以往的面试经历，吸取经验教训，不断提升自己的面试技巧。

结语：算法进阶，成就卓越

掌握算法是前端工程师必备的技能之一。通过学习和练习，你将能够提升自己的算法能力，在前端算法面试中脱颖而出。算法的学习是一个循序渐进的过程，需要持之以恒的努力和探索。愿你在这条进阶之路上不断成长，成为一名优秀的算法工程师！