Два подхода: бинарный поиск
Покажу решение и коротко сравню его с альтернативным подходом.
Задача
Дан отсортированный список чисел arr и число target. Найти его индекс или вернуть -1, если элемента нет.
Решение
def binary_search(arr: list[int], target: int) -> int:
lo, hi = 0, len(arr) - 1
while lo <= hi:
mid = (lo + hi) // 2
if arr[mid] == target:
return mid
if arr[mid] < target:
lo = mid + 1
else:
hi = mid - 1
return -1
print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9, 11], 7))
Как это работает
На каждом шаге диапазон поиска сокращается вдвое: если середина меньше цели — ищем справа, иначе слева. Отсюда и логарифмическая скорость.
Пример работы
3
Сложность
O(log n) по времени, O(1) по памяти.
Альтернативный подход
Ту же задачу часто решают иначе: например, через рекурсию вместо цикла или через стандартную библиотеку вместо ручной реализации. Альтернатива обычно короче, но первое «ручное» решение лучше показывает механику работы алгоритма. Полезно написать оба и сравнить на одинаковых тестах.
Выбор между решениями — это баланс читаемости и скорости: для учебной задачи важнее первый.
Related:
Типичные ошибки при решении: наибольший общий делитель
Ловушки новичков при решении: решето Эратосфена
Разбираем задачу: сортировка слиянием