等级封顶表是有序数组（100 级、200 级、300 级的阈值），按等级找所属档位用线性扫描是 O(n)，二分查找每次把搜索区间砍半，1000 条数据最多 10 次比较——O(log n)。前提只有一个：数据必须有序。F:\底层文件 的数组访问确认：Lua 表按下标访问是常数操作，二分的每一轮只有两次比较加一次中点计算。
二分定位与档位映射：区间收缩、边界返回。示例代码如下：
local thresholds = { 100, 200, 300, 500, 800 }
local function findTier(level)
local lo, hi = 1, #thresholds
local ans = 0
while lo <= hi do
local mid = math.floor((lo + hi) / 2)
if thresholds[mid] <= level then
ans = mid
lo = mid + 1
else
hi = mid - 1
end
end
return ans
end
print(findTier(250))
ans 记录末一个满足条件的下标，循环结束即答案——等级 250 返回 2（落在 200 到 300 档）。示例代码如下：
local function binarySearch(arr, target)
local lo, hi = 1, #arr
while lo <= hi do
local mid = math.floor((lo + hi) / 2)
if arr[mid] == target then
return mid
end
if arr[mid] < target then
lo = mid + 1
else
hi = mid - 1
end
end
return nil
end
1000 条有序数据定位：线性平均 500 次比较约 0.03 毫秒；二分最多 10 次约 0.001 毫秒，快 30 倍。100 万条数据的差距更大：线性 50 万次对比二分 20 次。二分的维护成本：数据必须保持有序，插入用 table.insert 定位插入 O(n)——读多写少的数据才值得。
三个不适用场景：一是数据无序且无法维持有序时二分失效；二是数据量小（百条以内）线性扫描足够，二分的边界处理反成 bug 温床；三是数据频繁插入删除时维持有序的成本超过查询收益。
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