Writing tests for binary search

Посмотрим на задачу глазами разработчика: сначала решение, затем убеждаемся в его корректности.

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.

Проверка тестами

Хорошая привычка — проверять решение сразу на нескольких примерах, включая крайние случаи.

assert is_valid(True) is not None  # базовая проверка вызова
assert is_valid(False) is not None  # и второй случай

Такой минимум уже защищает от случайной ошибки при правках кода.

Тесты вида assert удобны для учебных задач: они короткие, наглядные и не требуют фреймворков.

Читайте также:

учебных · примерах · скорость · наглядные · assert · Решение · диапазон · логарифмическая · привычка · отсортированный · len(arr · времени · базовая · индекс · меньше · затем · вдвое · корректности · задачу · нескольких