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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-BISE-001
category: Unified
confidence_score: 1.00
tags: [auto-reinforced, binary-[[Search|Search]], algorithms, [[Optimization|Optimization]], [[Efficiency|Efficiency]], log-time]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Binary-Search|Binary-Search]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "반으로 쪼개는 마법: 이미 정렬된 데이터더미 속에서 목표를 찾을 때, 매번 탐색 범위를 절반씩 과감히 날려버림으로써 수만 개의 데이터도 단 몇 번의 질문만으로 찾아내는 효율성의 극치."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
이진 탐색(Binary-Search)은 정렬된 배열에서 타겟 데이터를 찾는 고효율 탐색 알고리즘입니다.

1.  **알고리즘 순서**:
    *   리스트의 중간값(Mid)을 선택.
    *   중간값이 타겟보다 크면 왼쪽 절반 선택, 작으면 오른쪽 절반 선택.
    *   범위가 1개가 남을 때까지 반복.
2.  **복잡도**:
    *   **Time Complexity**: $O(log N)$ (데이터가 100만 개라도 단 20번의 비교로 해결).
    *   **Constraint**: 반드시 데이터가 **정렬(Sorted)**되어 있어야 함.
3.  **응용**:
    *   버그 수정 중 어떤 커밋에서 문제가 생겼는지 찾는 `git bisect`.
    *   수학적 근사치를 구하는 이분법(Bisection method).

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 단순히 '데이터 찾기' 정책이었으나, 현대의 AI 시스템 정책은 하이퍼파라미터의 최적 범위를 좁히거나, 대규모 벡터 검색 엔진의 초기 검색 정책(Indexing)에서 이진 탐색의 수학적 원리를 응용함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 엔지비니어링 면접 정책에서, 단순 암기 위주의 알고리즘 정책에서 탈피하여 이진 탐색의 원리를 응용해 복잡한 시스템 최적화 문제를 해결하는 '사고력 중심 평가 정책'으로 변모함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[BFS vs DFS|BFS vs DFS]], [[Search-Optimization|Search-Optimization]], [[Analysis|Analysis]], Pattern Recognition, [[Technical-Architecture|Technical-Architecture]]
- **Modern Tech/Tools**: `git bisect`, Database indexing, Standard library find functions.
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