43. [中等] 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

# 出题内容
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。

进阶：

你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？

示例 1：
```
输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8
输出：[3,4]
```

示例 2：
```
输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6
输出：[-1,-1]
```

示例 3：
```
输入：nums = [], target = 0
输出：[-1,-1]
```

>提示：
- 0 <= nums.length <= 105
- -109 <= nums[i] <= 109
- nums 是一个非递减数组
- -109 <= target <= 109

# 代码参考

```go
package main

import "fmt"

func main() {
	fmt.Println(searchRange2([]int{5, 7, 7, 8, 8, 10}, 8)) // [3, 4]
	fmt.Println(searchRange2([]int{1}, 1))                 // [0, 0]
}

// 二分搜索
func searchRange2(nums []int, target int) []int {
	l := edgeBinSearch(nums, true, target)
	r := edgeBinSearch(nums, false, target)
	return []int{l, r}
}

// 普通二分搜索在匹配到 target 时直接 return
// 在本题搜索时在匹配到 target 之后依旧向边缘走当做没匹配到，注意 2 个边界条件
// O(logN) // ok
func edgeBinSearch(nums []int, leftest bool, target int) int {
	n := len(nums)
	l, r := 0, n-1
	for l <= r {
		mid := (l + r) / 2 // 获取到中间值
		switch {
		case target < nums[mid]:
			r = mid - 1
		case target > nums[mid]:
			l = mid + 1
		default:
			if leftest {
				if mid == 0 || nums[mid] > nums[mid-1] { // 不再继续向左走的 2 个边界条件
					return mid
				}
				r = mid - 1 // 继续在左侧找
			} else {
				if mid == n-1 || nums[mid] < nums[mid+1] {
					return mid
				}
				l = mid + 1 // 继续在右侧找
			}
		}
	}
	return -1
}
```

# 代码原理
函数 searchRange2 是主函数，用于调用 edgeBinSearch 函数来找到目标值的左边界和右边界。最终返回的是一个包含起始和结束位置的整数数组。

函数 edgeBinSearch 是一个改进的二分搜索函数，它根据参数 leftest 决定在找到目标值时是继续在左侧找还是在右侧找。当 leftest 为 true 时，表示在找到目标值时继续在左侧寻找左边界；当 leftest 为 false 时，表示在找到目标值时继续在右侧寻找右边界。

整体算法逻辑如下：

主函数 searchRange2 调用 edgeBinSearch 找到目标值的左边界，并将结果存储在变量 l 中。
主函数再次调用 edgeBinSearch 找到目标值的右边界，并将结果存储在变量 r 中。
最后返回包含左边界 l 和右边界 r 的整数数组。

# 输出结果
```
[3, 4]  // 在数组 [5, 7, 7, 8, 8, 10] 中，数字 8 的起始位置是索引 3，结束位置是索引 4
[0, 0]  // 在数组 [1] 中，数字 1 的起始位置和结束位置都是索引 0
```