思考：退出条件恒定设置为while L ≤ R，真的退出时，L与R紧挨着，但L在左，R在右，此时要考虑答案选择L还是R。
比如，考虑搜索最左与搜索最右（搜索是否在数组中可认为是最左或者最右均可）
搜索最左，比如[0, 1, 2, 2, 2, 3, 4]搜索最左的2，退出时，L指向最左的2，R指向1。也就是退出时，A[L] ≥ 2, A[R] < 2。那么，平时就是A[L] < 2，A[R] ≥ 2。
def bsearch_left(A, L, R, T):
lo, hi = L, R
while L <= R:
M = (L + R) // 2
if A[M] < T:
L = M + 1
else: # 等于在退出时再判断
R = M - 1
# 退出时要判断A[L]是否为T，因为等号不一定取到
if lo <= L <= hi and A[L] == T: # L可能到了hi的右侧。
return L
return -1
或者说，第1个2的右侧都是可能的潜在范围，所以让L停留在正确答案。
搜索最右，最后1个2的左侧都是可能的潜在范围，所以让R停留在正确答案。退出时A[R] ≤ 2, A[L] > 2。平时则相反，A[R] > 2, A[L] ≤ 2
def bsearch_left(A, L, R, T):
lo, hi = L, R
while L <= R:
M = (L + R) // 2
if A[M] <= T:
L = M + 1
else: # 等于在退出时再判断
R = M - 1
# 退出时要判断A[L]是否为T，因为等号不一定取到
if lo <= R <= hi and A[R] == T: # R可能到了lo的左侧。
return R
return -1
插入位置，比如[1, 2, 2, 5, 6]，插入3，则会找到5（比3大，但最接近）；插入2，可以找第一个2或者最后一个2。综合起来，就是找≥的但最接近的，或者说它左边的都比它小，也就是会找第一个2。退出时答案为L。如果插入10，插入6的右边，L确实会指向那里。知道答案肯定存在，退出时就不用再判断了。
求根号，向下取整，比如根号10取3，根号9自然是3。因为向下取整，所以左边（小的数）是潜在的答案范围（潜在范围的最右），退出时让R停留在这个区间，A[R] ≤ T，那么平时这个条件就给L用。知道答案肯定存在，退出时就不用再判断了。
class Solution(object):
def mySqrt(self, x):
"""
:type x: int
:rtype: int
"""
def bsearch(L, R, x):
while L <= R:
M = (L + R) // 2
if M * M <= x:
L = M + 1
else:
R = M - 1
return R
return bsearch(0, x, x)
这样统一之后，while条件判断保持一致，M不需要考虑偏左还是偏右，都行，因为下一轮的范围肯定是缩小的，不管是变左边还是右边。里面判断只需要2种，相等情况不用特意判断了，第一个if用于处理L，它的判断条件就是退出时R的状态。else只需要无脑处理R就行。
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