이진 탐색 (Binary Search) - GitHub Pages 해설¶

문서 목적¶

원본 템플릿 02-sorting-searching/01-binary-search.md 의 내부 동작을 GitHub Markdown에서 바로 읽을 수 있게 설명합니다.
코드 레이어(초기화/루프/조건/갱신/종료)를 분해하고, Mermaid로 제어 흐름을 시각화합니다.
실전 문제에 붙일 때 반드시 수정해야 하는 지점을 체크리스트로 제공합니다.

원본 템플릿¶

Source: 02-sorting-searching/01-binary-search.md

내부 메커니즘 (Flow)¶

flowchart TD
    A[Set left right bounds] --> B{left right}
    B -- No --> C[Return not found]
    B -- Yes --> D[Compute mid]
    D --> E{arr mid target}
    E -- Yes --> F[Return mid]
    E -- No --> G{arr mid target}
    G -- Yes --> H[left mid 1]
    G -- No --> I[right mid 1]
    H --> B
    I --> B

내부 상호작용 (Sequence)¶

sequenceDiagram
    participant L as left
    participant R as right
    participant M as mid
    L->>M: choose midpoint
    M->>R: compare target
    R-->>L: shrink range
    loop until converged
      L->>M: recompute mid
    end

핵심 코드¶

# [Binary Search 템플릿: 아키텍트 버전]
# Use Case: 정렬된 배열에서 O(log N) 탐색
# Components: Left, Right 포인터, Mid
# Constraint: 배열이 정렬되어 있어야 함

def binary_search(arr, target):
    # 1. 초기화 (Initialization Layer)
    #    - 탐색 범위 설정
    left, right = 0, len(arr) - 1

    # 2. 분할 루프 (Division Loop)
    #    - 범위가 유효한 동안 반복
    while left <= right:
        # 3. 중간점 계산 (Mid Calculation)
        mid = (left + right) // 2

        # 4. 비교 로직 (Comparison Logic)
        if arr[mid] == target:
            return mid  # 발견
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1  # 오른쪽 절반 탐색
        else:
            right = mid - 1  # 왼쪽 절반 탐색

    return -1  # 찾지 못함

코드 레이어 해설¶

Initialization: 상태 테이블/포인터/큐/스택/부모 배열 등 탐색의 기준 상태를 만든다.
Process Loop / Recursion: 입력 공간을 순회하며 상태 전이를 반복한다.
Decision Rule: 분기 조건(완화 가능 여부, 유효 선택 여부, 종료 조건)을 적용한다.
State Update: 거리/DP/집합/결과 배열을 갱신하고 다음 단계로 전달한다.
Termination: 목표 도달, 범위 소진, 큐/스택 고갈, 사이클 검출 등으로 종료한다.

실전 적용 체크리스트¶

입력 자료구조 형식(인접 리스트, 간선 리스트, 정렬 여부, 1-index/0-index)을 먼저 고정한다.
시간 복잡도 한계에 맞게 자료구조를 교체한다 (list.pop(0) -> deque.popleft 등).
실패/예외 경로를 명시한다 (도달 불가, 음수 사이클, 빈 결과, 사이클 존재).
테스트는 최소 3개: 정상 케이스, 경계 케이스, 반례 케이스를 포함한다.