标题 "手稿_V1.012" 涉及的知识点主要是在编程领域，特别是算法部分，具体是关于在有序数组中寻找插入位置的问题。这个问题通常被称为“搜索插入位置”或“查找插入点”，常见于面试和在线编程挑战平台如 LeetCode。描述中的 "网络 leetcode" 标签暗示这可能来源于 LeetCode 的一道编程题目。
问题的核心是给定一个已排序的整数数组 `nums` 和一个目标值 `target`，我们需要找到将 `target` 插入到数组中保持数组有序的合适位置，并返回这个位置的索引。题目提供两种解决方案，一种是暴力遍历，另一种是二分查找。
**方法一：暴力遍历**
这是一种直观的解决方法，从数组的最小值开始遍历，直到找到第一个大于等于目标值的元素。如果目标值小于数组的第一个元素，则返回0，表示插入数组开头；如果目标值大于数组的最大值，则返回数组长度，表示插入数组末尾。时间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。
```c
int searchInsert(int* nums, int numsSize, int target) {
int i;
if(target <= nums[0]) {
return 0;
}
if(target > nums[numsSize-1]) {
return numsSize;
}
for(i=1; i<numsSize; i++) {
if(target<=nums[i]) {
return i ;
}
}
return -1; // 防止警告，如果到这里返回，意味着输入有误
}
```
**方法二：二分查找**
二分查找是一种效率更高的方法，适用于有序数组。首先设置左边界 `left` 为0，右边界 `right` 为数组长度减1，然后在左右边界之间进行迭代。每次迭代计算中间值 `mid`，比较 `mid` 与目标值的关系。如果 `mid` 大于目标值，那么在左半部分查找；如果 `mid` 小于目标值且 `mid+1` 位置的值也大于目标值，那么在右半部分查找；如果 `mid` 等于目标值，直接返回 `mid`；如果遍历结束后仍未找到合适位置，返回 -1 表示输入有误。这种方法的时间复杂度为 O(log n)。
```c
int searchInsert(int* nums, int numsSize, int target) {
int i, ret_val, left, right, mid, temp1;
if(target <= nums[0]) {
return 0;
}
if(target > nums[numsSize-1]) {
return numsSize;
}
while(left<=right) {
mid = left + (right-left)/2; // 防止加法溢出
temp1 = nums[mid];
if( temp1 > target) {
right = mid - 1;
continue;
} else if(temp1==target) {
return mid;
} else {
if(nums[mid+1]>=target) {
return mid + 1;
} else {
left = mid + 1;
}
}
}
return -1; // 防止警告，如果到这里返回，意味着输入有误
}
```
这两个方法都实现了题目的要求，但二分查找在处理大规模数据时效率更高，因为它减少了遍历的次数。而暴力遍历虽然简单易懂，但效率较低。在实际编程中，选择哪种方法取决于对性能的要求以及问题的具体情况。
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